A new software defined networks (SDN) in IoTs based optimized machine learning techniques
IoT tabanlı optimize makine öğrenimi tekniklerinde yeni yazılım tanımlı ağlar (SDN)
- Tez No: 768893
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar güvenliği, Nesnelerin interneti, Yazılım tanımlı ağlar, İnanç ağı, Computer security, Internet of things, Software defined networks, Belief network
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, otomatik bir SDN sistemi tabanlı makine öğrenme tekniklerinin kullanılmasını öneriyoruz. Bu aşamanın amacı, ilk olarak ACO kullanılarak analiz edilen veri seti, mevcut optimal modele yol açan en iyi ağırlığı ve temeli bulmaktır. Ardından, seçilen öznitelikler, giriş özniteliklerinden üst düzey öznitelikler çıkaran ilk Boltzmann'a bağlanmıştır. İkinci adımda, birinci Boltzmann makinesinin çıktısı, öznitelikleri de çıkaran ikinci Boltzmann makinesine bağlanır ve öznitelikler sınıflandırmaya hazır hale getirilir. Ardından, kötü amaçlı yazılım saldırılarını tespit etmek için denetimli öğrenme kullanılarak etiketlere sınıflandırılan ayıklanan özellikler. Sunulan yöntem, SVM, DT, MLP ve DBN gibi çeşitli tekniklerle karşılaştırıldı. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin diğer tekniklere göre en iyi sonuçları verdiğini göstermektedir. Öte yandan önerilen yöntem de literatürle karşılaştırılmış ve önerilen yöntemin %99.93 doğrulukla bu çalışmalara göre en iyi doğruluğu sunduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, we propose the use of an automatic SDN system-based machine learning techniques. The dataset first analyzed using ACO the aim of this stage is to find best weight and basis that lead to present optimal model. Then, the selected features wired to the first Boltzmann which also extracted high level features from input features. In the second step, the output of the first Boltzmann machine wired to the second Boltzmann machinethat also extracted features from and the features be ready for classification. Then, the extracted features classified using supervised learning to the labels to detect the malware attacks. The presented method compared with several techniques such as SVM, DT, MLP, and DBN. The experimental results show that the proposed method presented best results than other techniques. On the other hand, the proposed method also compared with literature and show that the proposed method presented best accuracy than these studies with 99.93% accuracy
Benzer Tezler
- Yazılım tanımlı ağ tabanlı nesnelerin internetinde yönlendirme, kontrolör ve sunucu yerleştirme için mimari eniyilemesi
Architecture optimization for forwarding, controller and server placement in software defined networking enabled internet of things
YASİN İNAĞ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET DEMİRCİ
- A new software defined network (SDN) in IoTs based deep learning techniques
Başlık çevirisi yok
AHMED HUSSEIN IBRAHEM ALAJDAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Yazılım tanımlı ağlar ve nesnelerin interneti temelli akıllı şebekelerde anomali tespiti
Anomaly detection in smart grids based on software-defined networks and the internet of things
HİLAL YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSA BALTA
- Task offloading methods in fog-based IoT
Sis tabanlı IoT'de görev aktarım yöntemleri
OĞUZHAN AKYILDIZ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR
- A new software defined networks (SDN) in IoTs based deep learning techniques
Başlık çevirisi yok
OSAMAH RIDHA JAWAD AL HWAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN HÜSEYİN BALIK