İnsansız hava araçlarına yönelik siber tehditlerin yapay zeka destekli tespiti ve adli analizi
Artificial intelligence-assisted detection and forensic analysis of cyber threats to unmanned aerial vehicles
- Tez No: 962216
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ERTAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Dijitalleşmenin hızla ivme kazandığı günümüzde, insansız hava araçları (İHA/UAV), sivil, endüstriyel ve askeri birçok alanda yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Otonom görev icrası gerçek zamanlı veri toplama ve esnek operasyon kabiliyeti gibi özellikleriyle ön plana çıkan bu sistemler, aynı zamanda siber güvenlik tehditlerine karşı savunmasız yeni bir yüzey ortaya koymaktadır. Artan bu saldırı yüzeyi UAV sistemlerini siber saldırganlar için yüksek değerli hedefler hâline getirmiştir. Bu bağlamda gerçekleştirilen bu tez çalışmasında insansız hava araçlarına yönelik siber saldırıların simülasyon ortamında modellenmesi, saldırıların uçuş parametreleri üzerindeki etkilerinin incelenmesi ve saldırıların yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tespit edilebilirliğinin değerlendirilmesi amaçlanmıştır. PX4 uçuş yığını kullanılarak jMAVSim ve Gazebo ortamlarında geliştirilen senaryolar arasında GPS Spoofing, Control Hijack ve Velocity DoS gibi saldırılar yer almakta; her uçuş sonrasında elde edilen günlük dosyaları .ulg formatından CSV formatına dönüştürülmüştür. Elde edilen veriler üzerinde veri temizleme, öznitelik seçimi, standardizasyon ve etiketleme işlemleri gerçekleştirilmiş; saldırılar çok sınıflı yapıda modellenmiştir. Modelleme sürecinde XGBoost, LightGBM, Random Forest ve Logistic Regression gibi algoritmalar kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre LightGBM, %96,3 doğruluk ve %95,8 F1-skoru ile en yüksek performansı göstermiştir. ROC AUC ve Confusion Matrix analizleri de LightGBM'in istikrarlı bir sınıflandırma başarısı sunduğunu doğrulamıştır.
Özet (Çeviri)
In today's rapidly accelerating digitalization era, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have become widely used across civilian, industrial, and military domains. With features such as autonomous mission execution, real-time data collection, and flexible operational capabilities, these systems stand out while simultaneously exposing a new and vulnerable surface to cybersecurity threats. This expanded attack surface has made UAV systems high-value targets for cyber attackers. In this context, the aim of this thesis is to simulate various cyberattacks targeting UAVs, analyze their effects on flight parameters, and evaluate the detectability of such attacks using artificial intelligence-based methods. Using the PX4 flight stack, cyberattack scenarios including GPS Spoofing, Control Hijack, and Velocity DoS were developed in jMAVSim and Gazebo simulation environments. After each flight, the resulting log files in .ulg format were converted into CSV format for analysis. Data preprocessing steps such as cleaning, feature selection, standardization, and labeling were performed, and the attacks were modeled in a multi-class classification structure. During the modeling phase, algorithms such as XGBoost, LightGBM, Random Forest, and Logistic Regression were employed. According to the obtained results, LightGBM achieved the highest performance with 96.3% accuracy and 95.8% F1-score. Further evaluations using ROC AUC and Confusion Matrix analyses confirmed the consistent classification success of the LightGBM model.
Benzer Tezler
- İnsansız hava araçlarında blok zincir teknolojisini kullanarak veri güvenilirliğini ve gizliliğini arttırma
Increasing data reliability and privacy by using blockchain technology in unmanned aerial vehicles
BURAK YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- İnsansız hava araçlarında blok zinciri tabanlı uçuş yönetim sisteminin geliştirilmesi
Development of blockchain-based flight management system in unmanned aerial vehicles
DİLARA KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN ÇELİK
- İnsansız hava araçlarına yönelik PEM yakıt hücresinin performansının iyileştirilmesinin deneysel analizi
Experimental analysis of performance improvement of PEM fuel cells for unmanned aerial vehicles
SELMAN İLBEYOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiŞırnak ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRBÜZ
- İnsansız hava araçlarına yönelik görünürlük analizi ile atış başarısının arttırılması
Improving strike accuracy through visibility analysis for unmanned aerial vehicles
GÖKHAN ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Yazılım tanımlı ağ temelinde yönetilen insansız hava araçlarına yönelik (DDoS) saldırı tespit ve önleme
Detection and prevention of unmanned aerial vehicles (DDoS) attacks managed on the basis of software-defined networking
HARUN TAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEMAL KOÇAK