Nesnelerin İnternetinde Sahte Kimlik Saldırılarının Makine Öğrenme Yöntemleri ile Tespiti

Simple item page
dc.contributor.authorYalçın, Nesibe
dc.contributor.authorToklu, Sinan
dc.contributor.authorÇakır, Semih
dc.date.accessioned2023-07-26T11:55:10Z
dc.date.available2023-07-26T11:55:10Z
dc.date.issued2020
dc.departmentDÜ, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.description.abstractNesnelerin interneti (Internet of Things, IoT) cihazları, kablosuz algılayıcı ağlarında yaşanan gelişmelerle her geçen gün daha fazla kullanım oranına sahip olmaktadır. IoT cihazlarının tümünün birbirine bağlanması ile oluşan heterojen ağ, dışarıdan gelen saldırılara oldukça açıktır. Günümüze kadar birçok yönlendirme protokolü saldırıları ortaya atılmış olup gün geçtikçe saldırılar artmaya ve çeşitlenmeye devam etmektedir. Bununla birlikte, önerilen tespit ve önleme yöntemlerinin de günümüz şartlarına göre iyileştirilmesi ve güncel olması gerekmektedir. Sahte kimlik saldırıları, IoT’ de ağ katmanında kayıplı ağlarda yönlendirme protokolünde (Routing Protocol for Low-Power and Lossy Network, RPL) yer almaktadır. Sahte kimlik saldırıları türünde düğümlerin sinyal gücüne bağlı saldırı tespitleri, en yaygın kullanılan ve önerilen yöntemlerdendir. Kaynak kısıtlı olan IoT cihazlarında, enerji korunumu ve düşük işlem yükü önemli hususların başında gelmektedir. Özellikle saldırı tespitinde kullanılan klasik yöntemler, saldırıların tespiti ve önlenmesinde yetersiz kalabilmektedir. Bu çalışmada, düğümlerin paket dağıtım oranları ve makine öğrenmesi yaklaşımlarından Naive- Bayes, Random Forest ve Lojistik Regresyon ile sahte kimlik saldırılarının tespiti önerilmiştir. Sahte kimlik saldırıları, klasik yöntemlere kıyasla daha yüksek başarım oranı (99.51% doğruluk) ile tespit edilmiştir.en_US
dc.identifier.doi10.31590/ejosat.838994
dc.identifier.endpage536en_US
dc.identifier.issn2148-2683
dc.identifier.issueEjosat Özel Sayı 2020 (ICCEES)en_US
dc.identifier.startpage530en_US
dc.identifier.trdizinid1136787en_US
dc.identifier.urihttp://doi.org/10.31590/ejosat.838994
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1136787
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12684/13015
dc.identifier.volume0en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorToklu, Sinan
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofAvrupa Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz$2023V1Guncelleme$en_US
dc.subjectKablosuz Algılayıcı Ağlaren_US
dc.subjectNesnelerin İnternetien_US
dc.subjectRPLen_US
dc.subjectSahte Kimlik Saldırıları Internet of Thingsen_US
dc.subjectRPLen_US
dc.subjectSybil Attacksen_US
dc.subjectWireless Sensor Networksen_US
dc.titleNesnelerin İnternetinde Sahte Kimlik Saldırılarının Makine Öğrenme Yöntemleri ile Tespitien_US
dc.typeArticleen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
13015.pdf
Size:
875.44 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Tam Metin / Full Text
Download

Collections

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu

We collect and process your personal information for the following purposes: Authentication, Preferences, Acknowledgement and Statistics.
To learn more, please read our privacy policy.

Customize