Applications of artificial intelligence for the security of networks

Ağ güvenliği için yapay zeka uygulamalari

PDF İndir

Tez No: 965630
Yazar: SELEN GEÇGEL ÇETİN
Danışmanlar: PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
Tez Türü: Doktora
Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2025
Dil: İngilizce
Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Sayfa Sayısı: 170

Özet

Uydu haberleşmesi, 2010'lu yıllarda kazandığı ivmeyle köklü bir dönüşüm sürecine girmiş ve bu süreç,“Yeni Uzay”olarak adlandırılan yeni bir çağın başlangıcını müjdelemiştir. Bu dönemin en belirgin özellikleri arasında ticari aktörlerin alana artan ilgisi, teknolojide yaşanan baş döndürücü gelişmeler ve daha çevik, aynı zamanda ekonomik açıdan sürdürülebilir uzay görevlerine yönelik stratejik bir yönelim öne çıkmaktadır. Özellikle büyük alçak dünya yörüngesi (low Earth orbit, LEO) uydu takımyıldızlarının konuşlandırılması, CubeSat benzeri daha küçük ve standartlaşmış uydu mimarilerinin yaygınlaşması ve yazılım tanımlı radyolar ile yapay zekanın (artificial intelligence, AI) uydularda tümleşik bir biçimde kullanılması, bu dönemin mihenk taşlarındandır. Tüm bu yenilikler sayesinde yakın uzay, düşük gecikmeli geniş bant hizmetleri ve güvenli askeri haberleşme gibi kritik uygulamaları mümkün kılarak yeni nesil haberleşme altyapısının vazgeçilmez bir katmanı haline gelmiştir. Bu evrimsel süreç, haberleşme ağlarını önemli ölçüde zenginleştirmiş ancak aynı zamanda uzay sistemleri için potansiyel tehditlere yönelik saldırı sahasını genişletmiştir. Yeni nesil kabuklar arası (intershell) uydu linkleri ile daha da karmaşık bir yapı kazanan uydular arası linkler (inter-satellite links, ISL'ler) neticesinde bu durum derinleşerek devam etmektedir. Bu gelişmelerle eş zamanlı olarak, insanlığın uzaya ilişkin merakı ve faaliyetleri daha da öteye, jeostatik yörünge ile Ay'ın etki alanı arasındaki bölge olan ayberisi uzayına (cislunar space) ve hatta derin uzayın (deep space) bilinmezliklerine doğru genişlemektedir. Özellikle Ay, bilimsel ve ekonomik hedefler doğrultusunda uzun vadede stratejik bir merkez olarak konumlandırılmış, gelecekteki derin uzay keşifleri için kritik bir basamak olarak görülmeye başlanmıştır. Yakın uzayın ötesine taşan bu yoğun faaliyetler, kesintisiz haberleşme, hassas navigasyon ve izleme hizmetleri sunabilecek yetkin ayberisi uzay ağlarının (CSN'ler) acilen geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını zorunlu kılmaktadır. Ancak ayberisi uzay, yakın uzayda karşılaşılanlardan ayrışan, kendine özgü ve çetin zorluklar barındırmaktadır. Muazzam operasyonel mesafeler, sinyal yayılımındaki ciddi gecikmeler, aşırı sıcaklık değişimleri, karmaşık kütle-çekim etkileşimleri, yaygın Ay tozu, yoğun radyasyon ve haberleşme kanallarında dürtüsel sinyal davranışlarına yol açabilen girişim kaynakları gibi zorlu çevresel koşullar bu zorlukların başında gelmektedir. Bu bağlamda, yeni geliştirilen CSN'ler için dinamik operasyonel yeteneklere ulaşmak ve farklı uluslararası ve ticari paydaşlar arasında üst düzeyde bir birlikte çalışabilirlik standardı yakalamak, şüphesiz en öncelikli hedefler arasında yer almaktadır. Yakın ve ayberisi uzaydaki bu eş zamanlı hızlı genişleme ve teknolojik sıçramaların kesişiminde ortaya çıkan karmaşık ve çok yönlü zorluklar bu tezdeki araştırmaların temel motivasyonunu teşkil etmektedir. LEO takımyıldızlarının yoğunlaşması ile giderek daha yoğun bir trafikle karşı karşıya kalan yakın uzayda, spektrum yönetimi, artan çarpışma riskleri ve operasyonların genel uzun vadeli sürdürülebilirliği gibi konularda ciddi endişeler doğurmaktadır. Bu ağların, çoğunlukla herkesçe satın alınabilen teknik ekipmanlara dayanan sistem tasarımları onları gelişmiş karıştırma (jamming) teknikleri, yanıltma (spoofing) saldırıları ve hem fiziksel hem de siber katmanlarda çok yönlü sonuçları olabilen siber saldırılar dahil olmak üzere çeşitli düşmanca tehditlere karşı daha kırılgan hale getirmektedir. Ayberisi uzaydaki problemler ise çok daha temel bir düzeyde kendini göstermektedir. Mevcut bilgiler, henüz tamamen keşfedilmemiş, kısıtlı olarak bilinen veya niteliği belirsiz olan çok sayıda çevresel koşulun; hata performansı, kesinti olasılığı ve ulaşılabilir veri kapasitesi gibi haberleşme sistemlerinin güvenilirliğine ilişkin temel konulardaki etkilerini tam olarak anlamlandırmada yetersiz kalmaktadır. Bu çok yönlü ve sürekli karmaşıklaşan zorlukların üstesinden gelebilmek, uzay haberleşmesinin güvenliğini ve güvenilirliğini tesis etmek adına daha akıllı, otonom ve bütünleşik stratejilere doğru bir yaklaşım değişikliğini zorunlu kılmaktadır. Bu tez, yakın ve ayberisi operasyonel alanların kendilerine özgü niteliklerini göz önünde bulundurarak, hem siber hem de fiziksel olmak üzere çoklu düzeylerde uzay alanı farkındalığını (space domain awareness, SDA) geliştirmek için yapay zeka uygulamalarına odaklanmaktadır. Bu doğrultuda tezin temel amacı; kapsamlı temel sistem analizleri yapmak, yenilikçi kavramsal çerçeveler oluşturmak ve bütünleşik olarak daha güvenli, daha dirençli ve daha etkin uzay operasyonlarına katkı sağlayacak pratik ve konuşlandırılabilir sistemler ortaya koymaktır. Bu araştırmanın itici gücü, özellikle derinlemesine araştırılmamış çevresel etmenler karşısında CSN performansını analiz etme ve hem yakın uzayda hem de ayberisi uzaydaki SDA kapsamında siber-fiziksel farkındalık (cyber physical awareness, CPA) gibi bütünleşik çerçeveler geliştirme gereksinimlerinden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, oldukça karmaşık ve belirsiz tehdit ortamlarıyla karakterize edilen ayberisi ve yakın uzayın operasyonel alanları için kritik öneme sahip otonom tehdit tespiti ve sınıflandırma yetenekleri elde etmeye yönelik güçlü bir motivasyon bulunmaktadır. Bu çabanın odaklandığı kilit nokta, hâlihazırdaki pek çok tehdit tespit ve değerlendirme yaklaşımına sezgisel bir derinlik katarak bunları geliştirmektir. Zira mevcut yaklaşımlar, genellikle bir tehdidin sadece haberleşme üzerindeki belirgin düzeydeki istenmeyen sonuçlarına odaklanır; dolayısıyla, bozucu etkiler açıkça gözlemlenemediğinde tehdit farkındalığı da söz konusu olmamaktadır. Biz ise, tehdidin (kasıtlı ya da kasıtsız, kötücül ya da iyi niyetli) sistem üzerindeki potansiyel etkilerinin yanı sıra altında yatan asıl niyeti de araştıran, daha bütüncül ve kapsamlı bir tespit ve değerlendirme yöntemine geçişi hedefliyoruz. Bu kapsamlı hedeflere ulaşmak amacıyla tez, birkaç önemli araştırma kulvarında ilerlemektedir. LEO uydularının karmaşık karıştırma saldırılarına karşı artan kırılganlığı ve kaynak-verimli güvenlik çözümlerine duyulan acil ihtiyaç, Bölüm 3'te ayrıntılarıyla sunulan tümleşik bir SDA ve haberleşme (ISDAC) sisteminin geliştirilmesi ile ele alınmıştır. Bu sistemin temel katkısı, düşük karmaşıklıkta bir konvolüsyonel sinir ağı (CNN) ile desteklenen bir yapay zeka tabanlı saldırgan tespit yeteneği geliştirilmesi ve bu yeteneğin mevcut uydu haberleşme mimarisine doğrudan entegre etmesinde yatmaktadır. Bu tasarım felsefesi, özel ve ilave algılama donanımlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak, uydu sistemlerindeki kısıtlı kaynak kullanımını etkin bir şekilde azaltmaktadır. ISDAC sistemi, rastgele saldırı stratejileri uygulayan gelişmiş saldırgan modellerini tespit etme konusunda yüksek bir doğruluk oranı (%97,8'in üzerinde) ile dikkate değer bir başarı sergilemektedir. Bu başarı,“Yeni Uzay”ortamında sıkça rastlanan dinamik ve sürekli değişen tehditler karşısında geleneksel tespit mekanizmalarının yetersizliklerine etkili bir çözüm sunmakta ve AI tabanlı farkındalık ile yakın uzay güvenliği için pratik bir yol haritası çizmektedir. Haberleşme sistemlerine ilişkin literatürde çoğunlukla güvenlik ve güvenilirlik iki ayrı temel husus olarak ele alınıp, ilgili sorunlar ve endişeler bu paralelde incelenmektedir. Bu yaklaşım, haberleşme tehditlerinin tespit ve değerlendirilmesinde de devam etmektedir ve her iki başlık altında geliştirilen çözümler çoğunlukla bir tehdidin sadece belirgin sonuçlarına odaklanarak asıl niyetini gözden kaçırır. Bu önemli eksikliği gidermek hedefiyle Bölüm 4'te kapsamlı ve bütüncül bir siber-fiziksel farkındalık çerçevesi sunulmuştur. Bu çerçeve, özellikle yeni karmaşıklıklar ve potansiyel güvenlik riskleri barındıran, kabuklar arası optik haberleşme linklerine sahip gelişmiş uzay ağı yapıları için büyük değer taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında, tehditlerin altında yatan gerçek niyetleri de yansıtan yeni tehdit modelleri önerilmiştir. Ayrıca, kötü niyetli veya anormal bir amacı işaret edebilecek sinyal özelliklerini ortaya çıkarmak için özgün bir özellik çıkarma algoritması sunulmaktadır. Ek olarak, bir tehdidin hem sisteme verebileceği zararın niteliğini (tehdit yeteneğini) hem de arkasındaki niyeti aynı anda ele alan çok görevli yapay sinir ağı mimarisi önerilmektedir. Örnek vermek gerekirse, bu mimari, bir tehdidi“kasıtlı”,“kasıtsız”,“bozucu”ya da“aldatıcı”olarak sınıflandırabilir. Bu yaklaşım, geleneksel tespit yöntemlerinin ötesine geçerek tehditleri daha derinlemesine ve hassas bir şekilde anlamamızı sağlamakta ve böylece tehdit değerlendirme yaklaşımında daha kapsamlı bir bakış açısına geçişi kuvvetle desteklemektedir. Ayberisi ortamının kendine has ve çoğunlukla öngörülmesi güç koşullarının, haberleşme sistemlerinin güvenilirliğini ne ölçüde etkilediğine dair mevcut bilgi birikimindeki sınırlılıklar göz önüne alındığında, Bölüm 5 bu alanın kapsamlı teorik ve sistem analizini gerçekleştirmektedir. Bu analiz, Ay yüzeyindeki sıcaklık dalgalanmaları ile alıcıdaki gürültü sıcaklığı arasındaki ilişkiyi formüle etmektedir. Ayrıca, hem standart Gauss gürültüsünü hem de ayberisi koşullarda karşılaşılması beklenen dürtüsel, Gauss-dışı özellikleri başarıyla modelleyebilen toplamsal simetrik alfa-kararlı gürültüyü ve farklı sinyal yayılım senaryolarını hesaba katmak amacıyla Nakagami-m sönümlemesini içeren bütüncül bir sinyal modeli önerilmektedir. Bu bölüm, söz konusu karmaşık koşullar altında ergodik kapasite sınırları ve kesinti olasılığı sınırları gibi kritik performans ölçütleri için yeni kapalı form teorik türetimler ortaya koymaktadır. Ek olarak, ergodik kapasitenin sayısal hesaplaması için kullanılan Blahut-Arimoto algoritmasını sönümleme varlığında uyarlayarak geliştirmektedir. Dolayısıyla, bu çalışma, gelecekteki CSN'lerin sağlam tasarımı ve etkin işletimi için temel bilgilerin ilerletilmesine doğrudan ve önemli bir katkı sağlamaktadır. Bölüm 5'te sunulan ayrıntılı kanal karakterizasyonunun üzerine inşa ederek ve yeni ortaya çıkan CSN'leri hem bilinen hem de henüz tanımlanmamış çeşitli girişim tehditlerine karşın, Bölüm 6'da makine öğrenimi tabanlı bir ayberisi SDA sistemi tanıtılmaktadır. Bu sistem, farklı hesaplama kapasitelerine uyum sağlamak amacıyla bir CNN veya bir karar ağacı kullanımıyla esneklik sunmakta ve gerçekçi ayberisi operasyonel bağlamlarda girişimin otonom tespiti için özel olarak geliştirilmiştir. Araştırma, potansiyel ayberisi anomalilerini temsil etmek üzere iki özgün girişim modeli içermektedir: bunlardan biri kesintili ve sürekli varlıkla karakterize edilirken, diğeri daha karmaşık, gürültü benzeri bir davranış sergilemektedir. Sistem tarafından sergilenen yüksek tespit performansı, akıllı ve uydu üzerinde gerçekleştirilebilen işleme yetenekleri aracılığıyla, hayati öneme sahip ayberisi haberleşme bağlantılarının sağlamlığını ve güvenliğini artırmaya yönelik pratik ve umut vadeden bir yol sunmaktadır. Bölüm 7, alanlar arası uzay ağlarının işbirliği aracılığıyla ay haberleşmesinin güvenilirliğini artırma potansiyelini araştırmaktadır. Bölüm, hem CSN'leri hem de yakın uzay ağlarını (NSNs) kullanarak geleneksel doğrudan Dünya'ya (DTE) haberleşmeden gelişmiş haberleşme yöntemlerine uzanan çeşitli ay mimarilerini incelemektedir. Bölümde ilk olarak, link analizi için bütünleşik bir çerçeve sunulmakta ve ardından alanlar arası uzay ağı mimarilerinin güvenilirliği kesinti olasılığı aracılığıyla araştırılmaktadır. Bu analizler, hem NSN entegre tasarımların faydalarını hem de sağlam ve dinamik bir haberleşme sistemi kurmaya yönelik artan gerekliliği göstermektedir. Ardından bölüm, en güvenilir ve harcanan toplam iletim gücü açısından en verimli haberleşme senaryosunu belirlemek amacıyla ağ mimarilerini gerçek zamanlı olarak değerlendiren ve yöneten dinamik bir karar verme motoru olarak alanlar arası uzay dijital ikizini tanıtmaktadır. Özünde bu tez, uzay haberleşme sistemlerinin güvenliğini ve güvenilirliğini sağlama konusunda AI tabanlı uygulamalar aracılığıyla ilerleme kaydetmeyi hedeflemektedir. Çalışma, kendine özgü güvenlik açıklarıyla dolu, giderek daha kalabalık hale gelen yakın uzay ile zorlu çehresiyle araştırılmayı bekleyen ayberisi uzay alanlarını kapsamaktadır. Yapay zekayı stratejik bir araç olarak kullanarak, bu araştırma, CNS'lere ilişkin temel analizlerden ve entegre tehdit tespit mekanizmalarından, karmaşık niyetleri algılayabilen siber-fiziksel tehdit değerlendirmelerine kadar uzanan geniş bir yelpazede, geliştirilmiş farkındalık yetenekleri sağlamayı amaçlamaktadır. Bu sayede, mevcut ve gelecekteki uzay çalışmalarının güvenliğine, dayanıklılığına ve sürdürülebilirliğine somut katkılarda bulunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The“New Space”era, which began its acceleration in the 2010s, has profoundly transformed satellite communications. This period is distinguished by a significant increase in commercial involvement, rapid advancements in technology, and a strategic shift towards more agile and economically viable space missions. Notable developments include the deployment of large low Earth orbit (LEO) satellite constellations, the standardization of smaller satellite architectures like CubeSats, the integration of software-defined radios and onboard artificial intelligence (AI). These innovations have elevated near space to a critical layer of next generation communication infrastructure, facilitating low-latency broadband services, and secure military communications. This ongoing evolution is further marked by increasingly sophisticated inter-satellite links (ISLs), including emerging inter-shell connections, which enhance connectivity but also introduce significantly broaden the potential attack surface for space systems. Concurrently, human endeavors in space are reaching further, with a remarkable surge in missions targeting cislunar space—the vast region between geostationary orbit and the Moon's sphere of influence—and beyond into deep space. Particularly, the Moon here has re-emerged as a strategic point for ambitious long-term scientific and economic pursuits, often serving as a crucial stepping stone for future deep space exploration. The intensified activity beyond near space necessitates the urgent development and deployment of robust cislunar space networks (CSNs) to provide uninterrupted communication, precise navigation, and reliable tracking services. However, the cislunar domain presents a unique set of formidable challenges, starkly different from those encountered in near space domain. These include immense operational distances, significant signal propagation delays, and severe, often not completely known, environmental circumstances characterized by extreme temperature variations, complex gravitational fields, pervasive lunar dust, radiation, and distinct interference sources that can introduce impulsive signal characteristics into communication channels, differently from near space and terrestrial communications. Undoubtedly, for the emerging CSNs, achieving dynamic operational capabilities and ensuring high interoperability among a diverse array of international and commercial participants are among the most pressing immediate objectives. This confluence of rapid expansion and technological advancements across both near and cislunar space engenders a complex array of challenges that form the core motivation for the research detailed in this thesis. In the increasingly crowded near space, the high density of LEO constellations raises significant concerns regarding spectrum management, the escalating risk of collisions, and the overall long-term sustainability of operations. The hyper-connected architecture of these networks, frequently incorporating commercial off-the-shelf components, renders them more susceptible to a diverse types of adversarial threats, including advanced jamming techniques, spoofing attacks, and multifaceted cyberattacks that can create ambiguous impacts across both at physical and cyber levels. In the cislunar domain, a primary impediment is the substantial knowledge deficit concerning the precise impact of its unique and often uncharted environmental phenomena on the reliability of communication systems, encompassing aspects like error performance, outage probability, and achievable data capacity. Addressing these multifaceted and evolving challenges necessitates a fundamental shift in approaches, moving towards more intelligent, autonomous, and cohesively integrated strategies to ensure the enduring security and reliability of space communications. This thesis is centered on the application of AI to significantly enhance space domain awareness (SDA) across multiple levels—both cyber and physical—tailored to the distinct characteristics of near and cislunar operational spheres. The overarching requirement is to cultivate deeper fundamental understandings, devise novel conceptual frameworks, and develop practical, deployable systems that collectively contribute to safer, more resilient, and more effective space operations. This research is driven by the critical need to advance the foundational knowledge of CSN performance, especially when faced with uncharted environmental variables, and to develop integrated awareness frameworks like SDA and cyber physical awareness (CPA). Furthermore, there is a compelling motivation to achieve autonomous threat detection and identification capabilities, which are indispensable in operational environments characterized by highly complex and ambiguous threat landscapes. A crucial point of this endeavor is to facilitate a paradigm shift away from isolated, purely outcome-focused methods of threat assessment towards a more comprehensive, holistic approach that considers both the operational capabilities and the underlying intentions of any disturbance, whether it originates from adversarial actions or natural phenomena. To realize these goals, the thesis presents several significant research thrusts. The increasing vulnerability of LEO satellites to sophisticated jamming attacks, coupled with the stringent need for resource efficient security solutions, is addressed through the development of an integrated SDA and communication (ISDAC) system detailed in Chapter 3. This system's innovative core lies in embedding an AI based attacker detection capability, powered by a lightweight convolutional neural network (CNN), within the existing satellite communication architecture. This design obviates the necessity for dedicated, standalone sensing hardware, thereby directly mitigating critical satellite resource constraints. The ISDAC system demonstrates remarkable robustness, achieving high accuracy (over 97.8%) in detecting advanced“super-attacker”models that employ randomized attack strategies. This effectively counters the limitations of conventional detection mechanisms when faced with the dynamic and evolving threats prevalent in the“new space”environment, offering a practical pathway to enhanced near space security via intelligent, embedded awareness. Recognizing the critical shortcoming of contemporary threat assessment methodologies that often treat security and reliability as separate concerns and primarily focus on observable outcomes rather than underlying intent, we propose a comprehensive and holistic CPA framework in Chapter 4. The framework is especially for advanced space network architectures that incorporate optical intershell links, as these introduce new layers of complexity and potential vulnerabilities. The work introduces novel intent-driven threat models, a feature representation algorithm designed to extract subtle signal characteristics indicative of malicious or anomalous intent, and a multitask learning neural network. This multitask learning architecture is designed to concurrently evaluate a threat's capability (i.e., its impact on system reliability) and decipher its underlying intention (e.g., classifying it as non-adversarial, adversarial and disruptive, or adversarial and deceptive). This approach goes significantly beyond classical detection, fostering a more nuanced and context-aware understanding of threats. Thereby, it is directly supporting the motivated shift towards a more insightful paradigm in threat assessment. Given the profound lack of understanding of how the unique and often unpredictable cislunar environment affects the reliability of the communication system, Chapter 5 undertakes a comprehensive theoretical and system-level analysis of this domain. The analysis involves formulating the intricate relationship between the fluctuating temperatures of the lunar surface and the resultant noise temperature at the receiver. We also suggest an advanced signal model that incorporates additive symmetric alpha-stable noise, capable of representing both standard Gaussian noise and the impulsive, non-Gaussian characteristics anticipated in cislunar conditions, alongside Nakagami-m fading to account for diverse signal propagation paths. This chapter presents novel closed-form theoretical derivations for crucial performance metrics such as ergodic capacity bounds and outage probability bounds under these complex conditions. Additionally, it adapts the Blahut-Arimoto algorithm for approximating ergodic capacity in the presence of fading. Therefore, this work directly contributes to advancing the fundamental understanding essential for the robust design and operation of future CSNs. Building upon the detailed channel characterization provided in Chapter 5, and driven by the imperative to secure emerging CSNs against a spectrum of known and unknown interference sources, we introduce a machine learning-based cislunar SDA system in Chapter 6. This system, offering flexibility through the use of either a CNN or a decision tree to accommodate varying computational capacities, is developed for the autonomous detection of interference within realistic cislunar operational contexts. The research includes introduces two interference models to represent potential cislunar anomalies: one characterized by intermittent and continuous presence and another exhibiting more complex, noise-like behavior. The high detection performance demonstrated by the system offers a practical pathway to improving the robustness and security of vital cislunar communication links through intelligent and on-board processing capabilities. To address the architectural limitations of conventional lunar communication and the dynamic nature of emerging space networks, Chapter 7 proposes a significant advancement through the cooperation of inter-domain space networks. It introduces and assesses various architectures, from direct-to-Earth (DTE) links to advanced multi-hop systems integrating cislunar and near space relays. The chapter establishes a unified and high-fidelity link analysis framework that uniquely incorporates often-overlooked environmental factors, such as the Moon's variable brightness temperature, to perform a rigorous reliability assessment based on outage risk. Culminating this architectural analysis, the chapter introduces a novel inter-domain space digital twin. This dynamic decision-making engine performs real-time analysis to autonomously select the optimal communication scenario, orchestrating the network to ensure the highest reliability while efficiently managing power consumption. Thereby it provides a practical framework for the robust and autonomous management of future lunar communication infrastructures. In essence, this thesis endeavors to make substantial advancements in ensuring the security and reliability of space communication systems. It spans both the increasingly congested near space domain, with its unique set of vulnerabilities, and the challenging, frontier environment of cislunar space. By strategically leveraging artificial intelligence, the research seeks to provide significantly enhanced awareness capabilities—ranging from a deeper fundamental understanding of communication channels and integrated threat detection mechanisms to sophisticated, intent-driven cyber-physical assessments—thereby contributing materially to the safety, resilience, and sustainability of current and future space endeavors.

Benzer Tezler

Tez No
887618
Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks
İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri
AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi
Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ
Tez No
728716
Short term electricity load forecasting with deep learning
Derin öğrenme ile kısa dönemli elektrik yük talep tahmini
İBRAHİM YAZICI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol İstanbul Teknik Üniversitesi
Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
Tez No
812815
Sistem günlüklerinin anomali tespiti için makine öğrenimi tekniklerinin kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of system logs using machine learning techniques for anomaly detection
SADETTİN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Üsküdar Üniversitesi
Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
Tez No
558859
Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning
Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma
NİLAY TÜFEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
Tez No
856467
Yazılım tanımlı ağlarda makine öğrenme temelli saldırı tespit sistemi
Machine learning based intrusion detection system in software defined networks
BİROL EMEKLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Sakarya Üniversitesi
Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İHSAN HAKAN SELVİ

Geri Dön