Internet of thing (IoT) cyber security with machine learning
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746267
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, Nesnelerin interneti, Siber saldırı, Machine learning, Internet of things, Cyber attack
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnterneti'nin icadından bu yana, bağlı cihazların sayısı katlanarak arttı (IoT). Ağ operatörleri, IoT servis sağlayıcıları ve son kullanıcılar için bu genişleme daha fazla güvenlik sorunu yarattı. Çok çeşitli ve kısıtlı oldukları için IoT cihazları için güvenlik standartlarının uygulanması zordur. Nesnelerin İnterneti cihazları kullanılarak Büyük Dağıtılmış Hizmet Reddi saldırıları gerçekleştirilmiştir. Çekirdek ağda bir güvenlik bilinci kampanyası, hizmetleri mobil çekirdek ağlara erişen güvenli olmayan IoT cihazlarından korumanın tek pratik yoludur. Nesnelerin İnterneti'nde (IoT), bir insanın müdahalesi olmadan bir ağ üzerinden veri aktarabilen bir grup bağlı cihaz veya makine vardır. Teknolojide, bilgisayar nesnelerine gömülü sensörler ile yerel bir ağ veya internet arasındaki çok atlamalı kablosuz bağlantılar kullanılmaktadır. IoT cihazları, dünya çapında teknolojideki hızlı gelişmelerin bir sonucu olarak giderek daha popüler hale geldi. Elbette, IoT üreticileri fiyatını ve kullanılabilirliğini etkilemiştir, ancak sistemin kendisi yalnızca temel koruma sağlar ve kullanılabileceği çok çeşitli uygulamalar nedeniyle büyük ölçüde test edilmemiştir. Botnet algılama böylece ağ güvenliğinin bir bileşeni olarak önemini artırmıştır. Botnet saldırılarını tespit etmek için bu yazıda çeşitli yapay zeka hesaplamaları kullanıyoruz ve ardından yan kuruluşlara bakmak için en doğru ve kesin hesaplamayı kullanıyoruz.
Özet (Çeviri)
Since the invention of the Internet of Things, the number of connected devices has grown exponentially (IoT). For network operators, IoT service providers, and end-users, this expansion has created more security issues. Security standards for IoT devices are difficult to implement because they are so diverse and constrained. Massive Distributed Denial of Service attacks has been carried out using Internet of Things devices. A security awareness campaign in the core network is the only practical way to protect services from unsecured IoT devices that access mobile core networks. In the Internet of Things (IoT), there are a group of connected devices or machines that can transfer data across a network without the intervention of a human. Multi-hop wireless connections between sensors embedded in computer objects and a local network or the internet are used in the technology. IoT devices have become increasingly popular as a result of the rapid advancements in technology around the world. To be sure, IoT producers have influenced its price and availability, but the system itself provides only rudimentary safeguards and is largely untested due to the wide variety of applications it can be used for. Botnet detection has thus increased in importance as a component of network security. To detect botnet attacks, we employ a variety of AI calculations in this paper, and then use the most accurate and precise calculation to look at the subsidiaries.
Benzer Tezler
- Makine öğrenimini kullanarak IoT ağlarında saldırı tespiti
Intrusion detection in IoT networks using machine learning
HANAN ABU KWAIDER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Comparison of intrusion detection for the internet of things with machine and deep learning methods
Makine ve derin öğrenme yöntemleri ile nesnelerin interneti için saldırı tespitinin karşılaştırılması
SIHAM AMAROUCHE
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEREM KÜÇÜK
- Iot and physical cyber security intrusion detection based on supervised machine learning
Denetimli makine öğrenimine dayalı ıot ve fiziksel siber güvenlik saldırı tespiti
ABDALLAH SUHAİB SULTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR SARISARAY BÖLÜK
- Nesnelerin interneti ekosisteminde yapay zeka tabanlı saldırı tespit sistemi geliştirilmesi
Developing an artificial intelligence based intrusion detection system on internet of things ecosystem
UMUR KURİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜR CAN TURNA
- Blockchain driven secure and private machine learning algorithms for post quantum 5G/6G enabled industrial IoT with applications to cybersecurity and health
Kuantum sonrası 5G/6G ile etkinleştirilmiş endüstriyel IoT ve ilgili siber güvenlik ve sağlık uygulamaları için blok zincir güdümlü güvenli ve mahremiyet koruyucu makine öğrenimi algoritmaları
ARTRIM KJAMILJI
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALBERT LEVİ
PROF. DR. ERKAY SAVAŞ