Hybrid method based deep belief networks for malware detection in iots
2022
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Oğuz Karan
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
Dr. 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
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
