Design of advanced anomaly detection system based on hybrid machine learning technique with optimized feature selection in wireless sensor network
Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı
- Tez No: 936399
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Artificial intelligence and machine learning course
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Şu anda, Kablosuz Sensör Ağı (WSN), çok sayıda sensör düğümüne dayalı olarak çalışan kablosuz iletişim sisteminde önemli bir rol oynamaktadır. WSN'nin geliştirilmesi daha popüler hale geldi ve çok yönlülüğün doğası daha fazla güvenlik endişesine yol açtı ve içindeki anormalliği önlemeyi zorlaştırdı. WSN'deki temel ve zorlu görevlerden biri güvenlik endişesidir. Ağda bulunan anormalliği tespit etmek, WSN'nin güvenliğini sağlamak için en büyük zorluk haline gelir. Genel olarak, WSN'ler, düğümlerin hasar görmesine ve yanlış tespit oluşturmasına neden olan farklı bir tehdit türünden etkilenir. Bu nedenle, yanlış alarmı en aza indirmek için anormalliği belirlemek gerekir. Dahası, sensör düğümleri tarafından toplanan verilerin kalitesi, okuma hataları, kötü niyetli saldırılar, arızalar ve olağandışı olaylar gibi farklı nedenlerle üretilen anormalliklerden esas olarak etkilenir. Bu nedenle, kararlar almak için kullanılmadan önce sensör verilerinin kalitesini sağlamak için anormallik tespitini işlemek önemlidir. WSN'de, anormallik tespiti, anormalliği veya olağandışı olayı belirlemek için önemli bir işlemdir. Ancak, zamanında anomali tanımlaması, gerçek zamanlı olarak güvenilir bir şekilde yürütülmesi için daha karmaşıktır. WSN'de güvenli ve güvenilir bir işlem için etkili anomali tespiti daha gereklidir. Ancak, standart anomali tespit teknikleri genellikle verilerin gizliliğini yeterince güvence altına almada ve WSN'deki karmaşık, belirli ve benzersiz ihlalleri tespit etmede başarısız olur. Ayrıca, mevcut anomali tespit modelleri yalnızca sabit ortamda işlem yapar ve tüm eğitim verilerini düğümde tutması gerekir. Bu sınırlamaları gidermek için, WSN'deki anomalilerin varlığını etkili bir şekilde tespit etmek için yeni bir Hibrit Makine Öğrenme Tekniği (HMLT) tanıtılmıştır. Gelişmiş hibrit teknik, tespit performansını artırmak ve gizliliği korumak için tasarlanmıştır. Başlangıçta, WSN'den gerekli veriler mevcut veri kaynağından toplanır. Ayrıca, ham verilerden önemli özellik, optimum özellik seçimi süreci kullanılarak seçilir. Burada, optimum özellik seçimini elde etmek için Secretary Bird Optimizasyon Algoritması (SBOA) kullanılır. Son olarak, HMLT, hibrit sınıflandırıcının Derin İnanç Ağı (DBN) ile Bayes Öğrenme (BL) kombinasyonu olduğu tespit görevini gerçekleştirmek için uygulanır. Model, belirli bir veri kümesi için HMLT kullanılarak WSN'deki anomalilerin oluşumunu belirlemek için özel olarak geliştirilmiştir. Tasarlanan yaklaşımın geleneksel modelle birlikte tespit yeteneğini analiz etmek için kapsamlı karşılaştırmalı analiz gerçekleştirilir. Ortaya çıkan sonuç, önerilen yaklaşımın anomaliyi tespit etmede diğer standart modellerden daha iyi performans gösterdiğini tanımlar.
Özet (Çeviri)
At present, the Wireless Sensor Network (WSN) plays a pivotal role in the wireless communication system that works based on a large number of sensor nodes. The development of the WSN has become more popular and the nature of versatility resulted in more security concerns and making it hard for the investigation to prevent the anomaly in it. One of the essential and challenging tasks in WSN is the security concern. Detecting the anomaly present in the network becomes the major challenge to ensure the security of WSN. In general, WSNs are affected by a different type of threats that tends the nodes to get damaged and form the wrong determination. Therefore, it is necessary to identify anomalous to minimize the false alarm. Moreover, the quality of the data gathered by the sensor nodes is mainly affected by the anomalies that are produced because of different reasons like reading errors, malicious attacks, failures, and unusual events. Hence it is significant to process the anomaly detection to ensure the quality of the sensor data before it is used to make decisions. In WSN, anomaly detection is the significant process to determine the anomaly or unusual event. However, timely anomaly identification is more complex to function to execute reliably in real-time. For the secure and reliable operation in the WSN, effective anomaly detection is more necessary. However, the standard anomaly detection techniques often fail to adequately secure the privacy of the data and identify the complex, particular, and unique breaches in the WSN. Also, the present anomaly detection models only process under the stationary environment and need to keep all the training data in the node. To address these limitations, a novel Hybrid Machine Learning Technique (HMLT) is introduced to effectively detect the presence of anomalies in WSN. The advanced hybrid technique is designed to enhance the detection performance and safeguard privacy. Initially, the required data from the WSN is collected from the available data resource. Further, the significant feature from the raw data is selected using the optimal feature selection process. Here the Secretary Bird Optimization Algorithm (SBOA) is used to achieve the optimal feature selection. Finally, the HMLT is implemented to perform the detection task, in which the hybrid classifier is the combination of the Deep Belief Network (DBN) along with the Bayesian Learning (BL). The model is specifically developed to identify the occurrence of anomalies in WSN using the HMLT for a given dataset. Extensive comparative analysis is performed to analyze the detection capability of the designed approach along with the conventional model. The resulting outcome defines that the proposed approach performs greater in detecting the anomaly than other standard modelsAt present, the Wireless Sensor Network (WSN) plays a pivotal role in the wireless communication system that works based on a large number of sensor nodes. The development of the WSN has become more popular and the nature of versatility resulted in more security concerns and making it hard for the investigation to prevent the anomaly in it. One of the essential and challenging tasks in WSN is the security concern. Detecting the anomaly present in the network becomes the major challenge to ensure the security of WSN. In general, WSNs are affected by a different type of threats that tends the nodes to get damaged and form the wrong determination. Therefore, it is necessary to identify anomalous to minimize the false alarm. Moreover, the quality of the data gathered by the sensor nodes is mainly affected by the anomalies that are produced because of different reasons like reading errors, malicious attacks, failures, and unusual events. Hence it is significant to process the anomaly detection to ensure the quality of the sensor data before it is used to make decisions. In WSN, anomaly detection is the significant process to determine the anomaly or unusual event. However, timely anomaly identification is more complex to function to execute reliably in real-time. For the secure and reliable operation in the WSN, effective anomaly detection is more necessary. However, the standard anomaly detection techniques often fail to adequately secure the privacy of the data and identify the complex, particular, and unique breaches in the WSN. Also, the present anomaly detection models only process under the stationary environment and need to keep all the training data in the node. To address these limitations, a novel Hybrid Machine Learning Technique (HMLT) is introduced to effectively detect the presence of anomalies in WSN. The advanced hybrid technique is designed to enhance the detection performance and safeguard privacy. Initially, the required data from the WSN is collected from the available data resource. Further, the significant feature from the raw data is selected using the optimal feature selection process. Here the Secretary Bird Optimization Algorithm (SBOA) is used to achieve the optimal feature selection. Finally, the HMLT is implemented to perform the detection task, in which the hybrid classifier is the combination of the Deep Belief Network (DBN) along with the Bayesian Learning (BL). The model is specifically developed to identify the occurrence of anomalies in WSN using the HMLT for a given dataset. Extensive comparative analysis is performed to analyze the detection capability of the designed approach along with the conventional model. The resulting outcome defines that the proposed approach performs greater in detecting the anomaly than other standard models
Benzer Tezler
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Ağızlık açma mekanizmalarının tasarımı
Başlık çevirisi yok
RECEP EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiUludağ ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİL R. ALPAY
- Sonbahar sera yetiştiriciliğine uygun hıyar çeşit seçimi
Selecting a cucumber variety suitable for glasshouse production in Autumn
MESUT OKTAY
- İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
MELTEM ASLI NARTER
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Küçük Yamanlar tepesi örneğinde kent yakın çevresinde rekreasyon alanı düzenleme projesi
Başlık çevirisi yok
NİHAN BULGUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLÇİN ASLANBOĞA
- Çukurova bölgesinde biyoklimatik veriler kullanılarak açık ve yeşil alan sistemlerinin belirlenmesi ilkeleri üzerinde bir araştırma
A research on the determination of the principles in open and green spaces systems by using the bioclimatic data in Çukurova region
MEHMET FARUK ALTUNKASA
Doktora
Türkçe
1987
Çevre MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN GÜLTEKİN