Cybersecurity risk assessment for unmanned aircraft systems
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Bugün, siber güvenlik ve emniyet, UAS geliştirmedeki en acil operasyonlardan ikisidir. Mevcut hava sahası sistemi içindeki UAS operasyonlarının güvenli olmasını sağlamak için yasa koyucular ve havacılık yetkilileri tarafından çok sayıda çalışma yapılmıştır. Spesifik Operasyon Riski Değerlendirmesi (SORA), İnsansız Hava Aracı Sistemlerine İlişkin Kural Koymak için Ortak Otoriteler (JARUS) tarafından geliştirilen bir metodolojidir. Bu metodoloji, Spesifik Kategori UAS operasyonlarıyla ilişkili değerlendirmeleri değerlendirmek için bir risk olarak kullanılabilir. Ancak, güvenlikle ilgili sorunların yalnızca bir alt kümesi metodoloji tarafından ele alınabilir. Bu belge, SORA metodolojisini siber güvenlik alanında kullanıma uyarlamak için attığımız adımları detaylandırıyor. Bu stratejiyi göstermek için metodolojiyi, siber güvenliğin bir parçası olan resmi hükümet binaları ve askeri ve güvenlik alanlarındaki gizlilik mücadelesini içerecek şekilde genişletiyoruz.
Author
Eymen Elrıfaı
Institution
How to Cite
Eymen Elrıfaı (Yüksek Lisans Tezi). Cybersecurity risk assessment for unmanned aircraft systems, 2022, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
