Akıllı sebekelerin siber-fiziksel güvenligi için hibrit derin ögrenme yaklasımları

Bu tezin temel amacı, akıllı sebekelere karsı gerçeklestirilen siber - fiziksel saldırıların tespitine yönelik yaklasımlar önermektir. Bu kapsamda, akıllı sebekelerde sırasıyla baralar, fazör ölçüm birimleri ve fazör veri yogunlastırıcıları arasında akan verilerin siber-fiziksel saldırılara karsı güvenliginin saglanması amacıyla önerilen üç durum çalısması yürütülmüstür. Ilk durum çalısmasında, parçacık sürüsü optimizasyonu ile hiperparametreleri optimize edilen uzun kısa süreli hafıza modeli ve evrisimsel sinir agının hibrit bir yaklasım olarak fazör ölçüm birimlerinden çekilen siber fiziksel saldırıya ugrayan verilerin tespiti ve sınıflandırması yapılmıstır. Ikinci durum çalısmasında, baralar, fazör ölçüm birimleri ve fazör veri yogunlastırıcıların veri yolllarının birer çevre olarak tanımlandıgı ve saldırgan-savunma ajanlarının oyuncu olarak belirlendigi uzun kısa süreli hafıza modeli tabanlı Markov oyun yaklasımı modellenmistir. Üçüncü vaka çalısmasında, ikinci vaka çalısmasında tanımlanan birbirine baglı üç ortamdaki veri akısı temel alınarak, karar mekanizmasını ve stratejiyi iyilestirmek amacıyla diferansiyel evrim algoritması dahil edilerek Markov oyunu yaklasımı gelistirilmistir. Önerilen Markov oyunu yaklasımı, akıllı sebekelerin iletisim agı içerisinde bilgi agı yönetimi ve korunması sorununu çözecek sekilde genisletilmistir. OpenDSS ve Python yazılımları kullanılarak önerilen durum çalısmaları analiz edilmis ve sonuçlar sunulmustur.