DDoS ataklarının tespit edilmesinde IoTekipmanlarının kendi sistem verilerikullanılarak matrix profili temelli hafifalgoritmaların karşılaştırılması

5G ve 5G'nin ötesi gibi mobil ağ teknolojilerinin yükselişiyle, Nesnelerin İnterneti (IoT) veya daha genel olarak Her Şeyin İnterneti (IoE) entegrasyonu endüstriler ve günlük yaşamda giderek yaygınlaşmıştır. Ancak, IoT ağlarının doğasında bulunan coğrafi dağılım, IoT cihazlarının sınırlı güvenlik önlemleri ve işleme gücü gibi zayıf yönler onları çeşitli tehditlere maruz bırakır. Özellikle Dağıtılmış Hizmet Engelleme (DDoS) saldırılarına, bu da ağın kullanılabilirliğini tehlikeye atar. Bu çalışma kısıtlı kaynaklara sahip IoT ortamlarında DDoS atak tespiti zorluğuy-la başa çıkmak için, Matrix Profili (MP) tabanlı anormallik tespitine odaklanmaktadır. Zaman serisi verilerini analiz etmedeki etkinliği, hızı ve minimal işlem yükü açısından avantajlarıyla bilinen ve IOT cihazlarında verimli bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanan MP tabanlı bu altı algoritma bu araştırmada karşılaştırılmıştır. Bu algoritmaların, IoT cihazlarının sistem verilerini kullanarak DDoS saldırılarını tespit etmedeki performanslarını değerlendirmek ve IoT ağlarını bu tehditlere karşı güçlendirmek için yeni bir yaklaşım önermek hedeflenmiştir.