Dos attack mitigation in IOT
IOT'de dos ataklarının tespiti
- Tez No: 523080
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda IoT uygulamaları bilişim dünyasına hızla girmiş, her geçen gün daha da aktif olarak kullanılmaya başlanmıştır. IoT'deki uç cihazların sayısı bir önceki yıla nazaran katlanarak artmakta güvenlik olarak da bir o kadar önemli hale gelmektedir.\par Yeni bir teknoloji olmasından dolayı henüz IoT haberleşmelerinde standartlar oturmamış ve güvenliğiyle ilgili çalışmalar sınırlı kalmıştır. Bu çalışmada IoT'de yapılan ataklar incelenmiş ve bu atakların ağ geçitleri tarafından algılanması üzerine çalışılmıştır. Uç cihazların içine gömülü olarak çalıştırabileceğimiz Contiki işletim sisteminin oldukça yaygın olarak kullanılan COOJA simulatörü ile ataklar gerçeklenmiştir. Bu ataklardan, istatistiksel özelliklerinden dolayı, Hello Flood ve Black Hole saldırılarının üzerine yoğunlaşılmıştır.\par Atakları tesbit etmek için CUSUM, AR Süreçleri, Shannon Entropi, Tsallis Entropi yöntemleri denenmiştir ve performans sonuçları elde edilmiştir.Bunun yan sıra, bu algoritmalar bir IoT ağ geçidi olarak kullanılan Raspberry Pi'ler içine çalıştırılmış ve davranışları gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, IOT applications have entered the world of information rapidly and are becoming more and more active every day. The number of end devices in the IOT has increased exponentially with respect to the previous year, and is becoming as important as safety.\par Since it is a new technology, standards have not yet been established in IOT communications and the work on security has been limited. In this study, the attacks on IOT were examined and the perception of these attacks by gateways was studied. Attacks have been realized with the widely used COOJA simulator of the Contiki operating system, which we can run embedded in end devices. From these attacks, due to their statistical properties, the focus is on Hello Flood and Black Hole attacks. \par In order to detect attacks, CUSUM, AR Processes, Shannon Entropy, Tsallis Entropy methods have been tried and performance results have been obtained. Besides these algorithms have been run into Raspberry Pi's which are used as an IOT gateway and their behavior has been observed.
Benzer Tezler
- New lightweight DoS attack mitigation techniques for RPL based IoT networks
RPL temelli IoT ağları için DoS saldırılarının etkisini azaltacak yeni teknikler
AHMET ARIŞ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMA FATMA OKTUĞ
- Siber güvenlikte saldırı tespiti için yeni bir hibrit kuantum sinir ağı modeli
A novel hybrid quantum neural network model for attack detection in cybersecurity
MUHAMMED YUSUF KÜÇÜKKARA
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT BAYILMIŞ
- Enhanced authentication in wireless personal area networks
Kablosuz kişisel alan ağlarında gelişmiş kimlik doğrulama
SÜLEYMAN YİĞİT KAYGISIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKHAN DALKILIÇ
- A distributed blacklisting protocol for iot device classification using the hashgraph consensus algorithm
Hashgraph consensus algoritması kullanarak ıot cihazının sınıflandırılması için dağıtık karalisteleme protokolü
OZAN TARLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin ÜniversitesiMühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KÜBRA KALKAN ÇAKMAKCİ
DR. ILGIN ŞAFAK
- IoT security by detection of the network intrusion traffic using DL
DL kullanılarak ağ izinsiz trafiğinin tespiti ile IoT güvenliği
NADİA QUTAİBA MOHAMEDSAEED ALSABBAGH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN HÜSEYİN BALIK