A machine learning approach to station identification in a Wi-Fi network
Bir Wi-Fi ağındaki istasyonların tespit edilmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı
- Tez No: 957371
- Danışmanlar: PROF. DR. ALİ EMRE PUSANE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Wi-Fi teknolojisi, kesintisiz iletişim ve bilgiye kolay erişim sağlayarak modern hayatın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir. Sürekli gelişimiyle birlikte, bağlı cihazların sayısı da katlanarak artmıştır. Bu hızlı genişleme, Wi-Fi ağlarında istasyon parmak izi çıkarma gibi çeşitli zorlukları beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, Wi-Fi ağlarında istasyon tanımlama sorununu, çok sınıflı güdümlü öğrenme yaklaşımı kullanarak ele aldık. Veri seti, özel bir internet servis sağlayıcısından elde edilmiş gerçek dünya verisidir ve fiziksel ve ağ katmanlarından, trafik desenlerinden ve protokol özelliklerini içeren gözlemlerden oluşmaktadır. Çalışmamızda 2.4GHz ve 5GHz arayüzlerinde çeşitli sınıflandırıcıları inceledik. Temel odak noktası, bu modellerin performanslarını bağımsız ve yığma yöntemleriyle birlikte değerlendirerek incelemektir. Band yığma yöntemi, aynı sınıflandırıcı türünün 2.4GHz ve 5GHz tahminlerini birleştirirken, ileri bir yığma yaklaşımı farklı sınıflandırıcı türlerinin çıktısını birleştirmektedir. Deneysel sonuçlar, bireysel sınıflandırıcı performanslarını yığma yöntemleriyle karşılaştırmaktadır. Bulgular, heterojen özelliklerin birleştirilmesi ve yığma sınıflandırı\-cıların istasyon tanımlamada kullanılmasının, gerçek Wi-Fi ağı kurulumlarında parmak izi çıkarma için ölçeklenebilir ve verimli bir çözüm sunduğunu vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Wi-Fi technology has become a vital component of modern life, driving seamless communication and effortless access to information. With its continuous evolution, the number of connected devices has grown exponentially. This rapid expansion has introduced challenges, one of which is station fingerprinting in Wi-Fi networks. In this work, we tackeled this problem, station identification in a Wi-Fi network, using a multi-class supervised classification approach. The dataset is obtained from a real-world scenario from a private ISP, encompasses observations from physical and network layers, traffic patterns and protocol features. Our study integrates these feature groups to develop robust classifiers for identifying ten distinct station types. In this work, we explored various classifiers across 2.4GHz and 5GHz interfaces. A critical focus is on evaluating the performance of these models independently and in combination through stacking methods. Band stacking merges predictions from 2.4GHz and 5GHz of the same classifier type, while an advanced stacking approach integrates outputs of different classifier types. Experimental results compares individual classifier performances against stacking methods. The findings underscore the potential of combining heterogeneous features and leveraging stacked classifiers for station identification, offering a scalable and efficient solution for fingerprinting in a real-world Wi-Fi network set ups.
Benzer Tezler
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- 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
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER