Role of machine learning in IoT security
IoT güvenliğinde makine öğrenmesinin rolü
- Tez No: 887253
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SHAHRAM TAHERI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Saldırılar, Anormallik Algılama, Siber Güvenlik, Nesnelerin İnterneti (IoT), Makine Öğrenimi (ML), Attacks, Anomaly Detection, Cybersecurity, Internet of Things (IoT), Machine Learning (ML)
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnterneti (IoT), milyarlarca akıllı nesneyi birbirine bağlayan ve birleştiren, muazzam miktarda veri üreten ve günlük yaşamın ve iş operasyonlarının birçok alanını etkileyen genişleyen bir teknolojidir. Öte yandan, IoT'nin kısa pil ömrü, yaygın bağlantı, sınırlı kaynak tasarımı ve mobilite gibi kendine özgü nitelikleri, hızla büyüyen siber güvenlik tehditlerine karşı özellikle hassas olmalarına neden olmaktadır. Bu nedenle, IoT güvenliği ve gizliliği alanında, özellikle de anomali tespit sistemleri alanını ilerletmek için önemli bir araştırma ilgisi olmuştur. Makine öğrenimi (ML), son yıllarda önemli ilerlemeler kaydetmiş, araştırma laboratuvarlarındaki orijinal bir fikirden temel endüstrilerdeki sağlam bir araca dönüşmüştür. Yerleşik sensörler veya kontrollerle donatılmış günlük nesnelerden oluşan devasa bir ağ hayal edin. Bu cihazlar, kablolar veya radyo sinyalleri kullanarak birbirleriyle konuşarak geniş bir birbirine bağlı sistem oluşturur. IoT, teknolojinin günlük hayatımıza sorunsuz bir şekilde entegre olma biçiminde devrim yaratıyor. Sağlık sektörleri, akıllı evler ve akıllı şehirler gibi kilit alanlara kadar uzanıyor. Ancak, IoT cihazlarının ve uygulamalarının hızla artması, güvenlik ve gizlilik endişelerine yol açmıştır. IoT cihazları daha yaygın hale geldikçe, güvenlik riskleri de artmaktadır. Bu riskler arasında yetkisiz veri ihlalleri, meşru cihazların taklit edilmesi ve DoS saldırıları, veri ele geçirme ve yetkisiz sistem erişimi (izinsiz giriş tespiti) gibi çeşitli siber saldırılar bulunmaktadır. Derin öğrenme (DL) ve makine öğrenimi (ML) alanındaki gelişmeler, IoT cihazlarını etkileyen artan güvenlik sorunlarına yönelik uygulanabilir çözümler sunmaktadır. Nesnelerin İnterneti (IoT) güvenlik ve gizlilik sorunlarını ele almak için umut verici bir yaklaşım makine öğrenimidir. Bu çalışma, Nesnelerin İnterneti (IoT) ortamındaki mevcut güvenlik ve gizlilik sorunlarını analiz eden bir araştırmadır. Bu sorunları ele almak için en son makine öğrenimi tabanlı modeller ve yaklaşımlar sunulmakta ve bunların işleyişi incelenmektedir. Çalışmama göre, en başarılı model sinir ağı olmuştur.
Özet (Çeviri)
The Internet of Things (IoT) is a broadening technology that connects and combines billions of smart objects, producing immense amounts of data and influencing many areas of everyday life and business operations. On the other hand, the intrinsic attributes of IoT, such as their short life of batteries, widespread connection, limited resources design, and mobility, cause them to be especially susceptible to cybersecurity threats, that are growing rapidly. Therefore, there has been considerable research interest in the field of IoT security and privacy, specifically in advancing anomaly detection systems. Machine learning (ML) has had significant advancements in recent years, growing up from an original idea in research labs to a robust tool in essential industries. Imagine a giant network of everyday objects with built-in sensors or controls. These devices talk to each other using wires or radio signals, creating a vast interconnected system. IOT is revolutionizing how technology seamlessly combines into our everyday lives. Its reach extends to key areas like healthcare industries, intelligent homes, and intelligent cities. The burgeoning number of IoT devices and applications, however, has given rise to security and privacy concerns. As IoT devices become more common, security risks grow. These include unauthorized data breaches, impersonation of legitimate devices, and various cyberattacks like DoS assaults, data interception, and unauthorized system access (intrusion detection. Developments in deep learning (DL) and machine learning (ML) present viable answers to the mounting security issues affecting IoT devices. One promising approach to address security and privacy issues in the Internet of Things (IoT) is machine learning. This work is a study that analyzes the current security and privacy issues in the Internet of Things (IoT) surroundings. The most recent machine learning-based models and approaches to address these issues are then presented, and their operation is examined. The neural network was the most successful model, according to my study.
Benzer Tezler
- Araçların internetinde (IOV) ağ güvenliğini sağlayacak makine öğrenme yöntemlerine dayalı sağlam bir saldırı tespit sistemi
A robust intrusion detection system based on machine learning methods for ensuring network security in the internet of vehicles (IOV)
MAMADOU KORKA DIALLO
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZHAN KARAHAN
- Explainable federated learning for IOT security systems: Balancing privacy, transparency, and performance
Explaınable federated learnıng for ıot securıty systems: balancıng prıvacy, transparency, and performance
RODAN ALSALEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilim ve TeknolojiÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMED ŞENOL
- Multi-level security framework for internet of things in military environment
Askeri ortamlardaki nesnelerin interneti için çok seviyeli güvenlik çerçevesi
EMRE İŞLEYEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- IoT cihazlarına yönelik siber saldırıların makine öğrenmesi algoritmaları ile tespiti
Developing a secure model for IoT devices from cybersecurity perspective
MEVLÜT SEVİNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İSA AVCI
- Nesnelerin interneti platformları için makine öğrenmesi tabanlı bir tahmin modülü
A machine learning based prediction module for internet of things platforms
HALİL GÜLAÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN