Master'sOpen Access

Real-time intrusion detection and prevention system for sdn-based iot networks

2021
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Pelin Angın

Abstract (TR)

5G ağlarıyla beraber kablosuz ağlardaki gelişmeler birçok yeni nesnelerin interneti senaryosunu mümkün kıldı. 5G ve ötesi ağları network sanallaştırması için yazılım tanımlı ağları ve ağ fonksiyonlarını sanallaştırmayı kullanacak. Nesnelerin internetinin yaygın kullanımı ve güvenlik açıkları yazılım tanımlı ağ tabanlı akıllı, gerçek zamanlı ve otonom saldırı tespit ve önlenmesi sistemlerini gerekli kılıyor. Bu tezde, yazılım tanımlı ağ tarafından yönetilen nesnelerin interneti ağları için gerçek zamanlı ve otonom bir saldırı tespiti ve önlenmesi sistemi öneriyoruz. Önerilen yaklaşım yazılım tanımlı ağların uygulama katmanında rastgele orman modeli kullanarak otomatik bir şekilde akışlardan özellik elde etmek ve bunları sınıflandırmak üzerine kurulu. Nesnelerin interneti için yazılım tanımlı ağlara özel dataset ürettik ve önerdiğimiz saldırı tespit modelimizin performansı gösterdik. Model performanslarına ek olarak, önerdiğimiz sistemin varlığındaki ve yokluğundaki ağ deneyleri sonuçlarını paylaştık. Deney sonuçlarının gösterdiği gibi önerdiğimiz güvenlik yaklaşımı yazılım tanımlı ağ tarafından yönetilen nesnelerin interneti ağları için gerçek zamanlı ve yüksek doğrulukla saldırıları tespit ediyor ve önlüyor.

Author

Dr. Alper Kaan Sarıça

How to Cite

Alper Kaan Sarıça (Yüksek Lisans Tezi). Real-time intrusion detection and prevention system for sdn-based iot networks, 2021, Middle East Technical University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Middle East Technical University