Data management system in IoTs using deep learning technique

Günümüzde siber saldırılar meydana gelmekte ve siber saldırıların çeşitliliği, boyutu ve yoğunluğu artmaktadır. Bu tezde, Nesnelerin İnterneti'ndeki Saldırı tespit sisteminin tahmini için LSTM yöntemine dayalı derin öğrenme sinir ağı kullanılmıştır. Sonuçların değerlendirilmesi için Duyarlılık, Özgüllük, Doğruluk, Kesinlik, Geri Çağırma ve F1 Skoru ile sonuçları kullandık. Seçilen öznitelikler kullanılarak bir sınıflandırma metodolojisi önerilmiştir. Sonuç olarak önerilen model 41 özellik kullanılarak kullanılarak ortalama %92,94 doğruluk elde edilmiştir. Ayrıca CNN yönteminden elde edilen Duyarlılık ve Geri Çağırma için en iyi sonuç sırasıyla %94.30 ve %94.30'dur. Özgüllük, Doğruluk, Kesinlik ve F1 Skoru için Ensemble yöntemi en yüksek yüzdeye sahiptir ve sırasıyla %99.47, %93.43, %99.86 ve %95.75'e sahiptir.