Hybrid method based deep belief networks for malware detection in iots
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Kötü amaçlı yazılım, kasıtlı olarak bir bilgisayarı, görevliyi, müşteriyi veya bilgisayar ağını rahatsız etmeye, gizli bilgilerden kaçmaya, bilgi veya planlara yasa dışı girişi iyileştirmeye, kullanıcıların bilgilere erişimini engellemeye veya kullanıcının işlemci güvenliğini ve gizliliğini safça geciktirmeye yönelik herhangi bir yazılımdır. Bu çalışmada IoT'lerde kötü amaçlı yazılım saldırılarını tespit etmek için yeni yöntem tabanlı DBN uygulanmıştır. Sunulan yöntem, önemli özellikleri seçerek girdi özelliklerinin boyutunu azaltmak için kullanılan DBN ile LDA'yı birleştirdi. daha sonra, bu özellikleri normal ve anormal etiketlere göre sınıflandırmak için eğitilen DBN'ye bağlanan seçili özellikler...
Author
Ranya Ihsan Alı Allban
How to Cite
Ranya Ihsan Alı Allban (Yüksek Lisans Tezi). Hybrid method based deep belief networks for malware detection in iots, 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)
- FoMO'nun marka bağlılığı üzerine etkisi: kozmetik sektörü üzerine bir araştırma(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)
