Wireless network intrusion detection and analysis using federated learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 716502
- Danışmanlar: DR. ALİNA LAZAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Youngstown State Unıversıty
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Wi-Fi has become the wireless networking standard that allows short-to mediumrange device to connect without wires. For the last 20 years, the Wi-Fi technology has been so pervasive that most devices in use today are mobile and connect to the internet through Wi-Fi. Unlike wired network, a wireless network lacks a clear boundary, which leads to significant Wi-Fi network security concerns, especially because the current security measures are prone to several types of intrusion. To address this problem, machine learning and deep learning methods have been successfully developed to identify network attacks. However, collecting data to develop models is expensive and raises privacy concerns. The goal of this thesis is to evaluate a federated learning approach that would alleviate such privacy concerns. This work on intrusion detection is performed in a simulated environment. During the work, different experiments have concluded to define points that can affect the accuracy of a model to allow edge devices to collaboratively update global anomaly detection models using a privacy-aware approach. Three comparison tests were done in order to find the optimal results; different training rates, different training methods, different parameters. Using different combinations of 5 parameters - training algorithms, number of epochs, devices per round, round numbers and size of the sample set-, these tests with the AWID intrusion detection data set, show that our federated approach is effective in terms of classification accuracy (with an accuracy range of 88-95%), computation cost, as well as communication cost. In our study, the best case had the most rounds, epoch and the devices per round compared to the others.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile kablosuz ağlara sızma tespiti
Wireless network intrusion detection using deep learning methods
EMRE HALİSDEMİR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HACER KARACAN
- Kablosuz algılayıcı ağların siber güvenlik açısından incelenmesi ve özgün bir saldırı tespit sisteminin önerilmesi
Investigation of wireless sensor networks from cyber security perspective and proposing a novel intrusion detection system
MERT MELİH ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDAL IRMAK
- Prevention and detection of intrusions in wireless sensor networks
Kablosuz algılayıcı ağlarda izinsiz girişlerin önlenmesi ve tespiti
İSMAİL BÜTÜN
Doktora
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUnıversıty Of South FlorıdaElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAVI SANKAR
- Benzetim destekli gürbüz eniyileme ile enerji verimli su altı kablosuz algılayıcı ağ tasarımı
A simulation-informed robust optimization framework for the design of energy efficient underwater sensor networks
ÖZHAN EREN
Doktora
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞEGÜL ALTIN KAYHAN
- Kablosuz yerel alan ağlarında saldırıların tespit edilmesi ve analizi
Intrusion detection and analysis in wireless local area networks
MERVE ÖZKAN OKAY
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REFİK SAMET