A distributed blacklisting protocol for iot device classification using the hashgraph consensus algorithm
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Kübra Kalkan Çakmakci ; Dr. Ilgın Şafak
Abstract (TR)
Endüstriyel uygulamalar son derece güvenilir, güvenli, düşük güçte ve düşük gecikmeli iletişim gerektirmektedir. Ancak, endüstriyel uygulamaların bulunduğu ortamlarda kablosuz iletişim bağlantıları, bu gereksinimleri tehlikeye atabilecek çeşitli engellerle karşı karşıyadır. Bu tezde, Nesnelerin İnternetinde (IoT) ağ güvenliğini sağlayarak ve dağıtık sunucular kullanarak Rayleigh sönümlemesinin etkilerini azaltmak için yeni bir güvenilir kara listeleme protokolü bulunmaktadır. Önerilen kara listeleme protokolü, Flat Rayleigh sönümlemesini Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) iletişimini engellediği dağıtık IoT ağı üzerinde simüle edilmektedir. Sunucular, anormallik tespiti gerçekleştirip sonuçlarını hashgraph ağına gönderdikten sonra, cihazların kara listeye alınmasına gerçek zamanlı olarak ortaklaşa karar verir. IoT cihazları, gerçek zamanlı pcap verileriyle eğitilmiş çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırılır. Önerilen kara listeme protokolünün, çeşitli saldırılar için sunucu sayısı birden beşe çıkarken, cihazları kara listeye alma doğruluğunu %42'den %82'ye çıkardığı gösterilmiştir. Ayrıca, DoS saldırıları için ilgili çalışmaya kıyasla sunucu sayısına göre %47,2-%97.6 arasında değişen başarımlarla, ilgili çalışmadan (%47.4-%90.7) daha yüksek başarımlar elde etmektedir. Çoklu sunuculu bu simülasyon için, bir Rayleigh sönümleme ortamında optimal dağıtık sunucu konumlarını hibrit bir algoritma ile arayarak paket hata oranını azaltmak için yeni bir çözüm de sağlanmıştır. Önerilen protokol ve sunucu konumu optimizasyon algoritması, özellikle endüstriyel tesislerinin sönümlemeli iletişim ortamlarının etkilerini azaltmak için uygundur.
Author
Dr. Ozan Tarlan
Institution

Özyegin University
Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
How to Cite
Ozan Tarlan (Yüksek Lisans Tezi). A distributed blacklisting protocol for iot device classification using the hashgraph consensus algorithm, 2021, Özyegin University.
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyegin University
- Robust whole-body control for legged robots(2022)
- An application for a particleboard plant: Web-based decision support system for quality prediction and digital transformation(2022)
- Performance evaluation and experimental verification of vehicular visible light communication(2022)
- Determinants of liquidity adequacy ratio: An empirical study on Turkish banks(2022)
- Experimental impact analysis of the refrigerator cable design on disturbance power test(2022)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)