Sürü robotik sistemlerinde bütünleşik güvenlik çerçevesi: Eliptik Eğri Kriptografisi ve steganografi ile güvenli iletişim, YOLOv8 tabanlı artırımlı öğrenme ve açıklanabilir tehdit tespiti
Integrated security framework in swarm robotic systems: Secure communication with Elliptic Curve Cryptography and steganography, YOLOv8-based incremental learning and explainable threat detection
- Tez No: 997529
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT GÜRSEL EMİROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Savunma ve Savunma Teknolojileri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Gömülü sistemler, Görüntü işleme, Güvenli iletişim, Kriptoloji, Makine öğrenmesi, Steganografi, Sürü robotiği, Tehdit algılaması, Embedded systems, Image processing, Secure communication, Cryptology, Machine learning, Steganography, Swarm robotics, Threat perception
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sürü robotik sistemler, güvenlik, arama-kurtarma ve gözetleme gibi kritik uygulamalarda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Ancak bu sistemler, siber saldırılara karşı savunmasızlık ve dinamik ortamlarda tehdit tespitindeki yetersizlikler gibi önemli güvenlik sorunlarıyla karşı karşıyadır. Bu çalışmada, bu problemleri çözmek amacıyla güvenli iletişim ve adaptif tehdit tespitini birleştiren bütünleşik bir güvenlik çerçevesi geliştirilmiştir. Önerilen sistem, hibrit güvenlik protokolü ve artırımlı öğrenme tabanlı tehdit tespit modülü olmak üzere iki temel bileşenden oluşmaktadır. Güvenli iletişim için, Eliptik Eğri Kriptografisi ile dijital imzalama ve steganografi teknikleri birleştirilmiştir. Raspberry Pi 4 üzerinde yapılan testlerde, bu sistem geleneksel RSA yöntemine kıyasla %85 daha az bellek kullanmış, %35,7 daha hızlı çalışmış ve %35,3 daha az enerji tüketmiştir. Sistem, simüle edilen siber saldırılarda %100 başarı oranıyla saldırıları engellemiş ve hiç yanlış alarm üretmemiştir. Tehdit tespiti için YOLOv8-nano yapay zeka modeli kullanılarak silah ve bıçak tespiti yapılmıştır. Model, sürekli öğrenme yaklaşımıyla 5 tur boyunca eğitilmiş ve performansı %71 artarak 0,886 başarı oranına ulaşmıştır. Özellikle azınlık sınıfı olan bıçak tespitinde %196 iyileşme sağlanmıştır. Altıncı turda gerçek dünya verileriyle karşılaşıldığında ortaya çıkan“unutma”problemi, geliştirilen hibrit eğitim yöntemiyle çözülmüş ve performans 0,911'e yükselmiştir. Geleneksel tek seferlik eğitime kıyasla, sürekli öğrenme yaklaşımı %6,3 daha iyi sonuç verirken %41,9 daha az hesaplama gücü kullanmıştır. Sistemin gerçek dünya uygulanabilirliğini göstermek için Intelligent Mission Cruiser (iMC) robot platformu tasarlanıp üretilmiş ve yazılımı geliştirilmiştir. Ground Control Station (Ground CS) kontrol yazılımı gerçekleştirilmiş ve FastDDS tabanlı iletişim altyapısıyla entegre edilmiştir. Geliştirilen yazılım mimarisi, sürü robotiğe uygun modüler yapıda tasarlanmış olup, yeni robot cihazlarının sisteme hızlıca adapte edilebilmesini sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
Swarm robotic systems are increasingly utilized in critical applications such as security, search-and-rescue, and surveillance. However, these systems face significant security challenges, including vulnerability to cyber-attacks and inadequate threat detection in dynamic environments. This study develops an integrated security framework combining secure communication and adaptive threat detection to address these problems. The proposed system consists of two fundamental components: a hybrid security protocol and an incremental learning-based threat detection module. For secure communication, Elliptic Curve Cryptography with digital signing and steganography techniques were integrated. Tests on Raspberry Pi 4 demonstrated that this system uses 85% less memory, operates 35.7% faster, and consumes 35.3% less energy compared to traditional RSA methods, achieving 100% blocking success against simulated cyber-attacks with zero false positives. For threat detection, YOLOv8-nano was employed to detect firearms and knives. Through incremental learning over 5 rounds, performance improved by 71%, reaching 0.886 [email protected], with 196% improvement in knife detection F1-score. When confronted with real-world data in round six, catastrophic forgetting was successfully resolved through a hybrid training method, improving performance to 0.911. Compared to one-shot training, incremental learning achieved 6.3% better results while requiring 41.9% less computational resources. To demonstrate real-world applicability, the Intelligent Mission Cruiser (iMC) robotic platform was designed, manufactured, and programmed. Ground Control Station (Ground CS) software was implemented and integrated with FastDDS-based communication infrastructure. The modular software architecture enables rapid integration of new robotic devices, and the system's operational feasibility was successfully validated through iMC platform testing.
Benzer Tezler
- Towards hyperautomation in architecture: A system for truss manipulation with relative robots
Mimarlikta hiperotomasyona doğru: Bağıl robotlarla kafes manipülasyonu için bir sistem
BURAK DELİKANLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- Robotik süt sağım sistemlerinde robot etkinliğinin artırılmasına ilişkin parametrelerin ve sağım değerlerinin belirlenmesi
Determination of the parameters and milking values relating to increasing robot efficiency in robotic milking systems
HASAN KURALOĞLU
Doktora
Türkçe
2022
ZiraatBursa Uludağ ÜniversitesiBiyosistem Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ÜNAL
- Robotik sıkıştırılmış kutuya toplama depo sistemlerinde toplama politikalarının yapay arı kolonisi algoritması ile belirlenmesi
Determination of picking policies in robotic compact bin picking storage systems with artificial bee colony algorithm
FURKAN YENER
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN REŞİT YAZĞAN
- Yapay zekâ kontrol yöntemleri ile iki-yönlü haptik-teleoperasyon robotik sistemlerinde kararlılık ve şeffaflığın artırılması
Increasing stability and transparency in bilateral haptic-teleoperation robotic systems with artificial intelligent control methods
TAYFUN ABUT
Doktora
Türkçe
2022
Makine MühendisliğiFırat ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERVET SOYGÜDER
- Design of a modular mobile multi robot system: ULGEN (Universal-Generative Robot)
Modüler mobil çoklu robot sistemi tasarımı: ULGEN (Universal-Generative Robot)
HASAN ERCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR BOYRAZ