Wireless lan design and future internet architecture

Bu araştırma tezinde, Saldırı tespiti, WLAN tasarımında ve geleceğin internet mimarisinde gelişmektedir. Uluslararası olarak, bireyler giderek daha fazla teknolojiye bağımlı hale geliyor. Çeşitli sektörler, veri depolama, yönetim ve izleme gibi idari ve operasyonel görevler için İnternet ve bulut tabanlı hizmetleri kullanma eğilimini yakalamak için "Nesnelerin İnterneti" (IoT) terimini icat etti. Bu varsayımlar, çalışan bir WLAN'dan veya görev açısından kritik kurumsal ağdan önemli verileri toplamanın zorluğuna dayanıyordu. WLAN tasarımı ve geleceğin internet mimarisi, ağ oluşturmada önemli araştırma alanlarıdır ve bunların MATLAB üzerinde uygulanması değerli bilgiler sağlayabilir. MATLAB, WLAN'ları ve gelecekteki internet mimarilerini modellemek ve simüle etmek için kullanılabilir ve araştırmacıların çeşitli koşullar altında farklı tasarım seçeneklerinin ve protokollerin performansını değerlendirmesine olanak tanır. Ayrıca MATLAB, WLAN'lar ve gelecekteki internet mimarileri için yeni algoritmalar ve protokoller geliştirmek ve test etmek için kullanılabilir. Bu, dijital çağın artan taleplerini karşılayabilecek daha verimli ve güvenli ağların geliştirilmesine yol açabilir. Bu nedenle, MATLAB'ın WLAN tasarımında ve gelecekteki internet mimarisi uygulamasında kullanılması, ağ teknolojisinin ilerlemesine büyük katkı sağlayabilir. Gerçek bir sistemden sterilize edilmiş telemetri, simülasyon doğruluğunu artıracaktır. Sinyal dinamikleri daha doğru bir şekilde simüle edilebilir. Test, gerçek veriler olmadan WLAN sistem etkinliklerini taklit edebilir. Test yatağı sunucuları, sensörler ve kontrollerle küçük bir akış döngüsü oluşturabilir ve çalıştırabilir. Birincil test yatağı sunucusu, sensör yoklama, kontrol ve veri toplamaya (WLAN sunucusu olarak da işlev görür) izin verir. Zaman uyumlu ortalama alma algoritmaları, farklı örnekleme oranlarına sahip çeşitli telemetri kaynaklarından gelen verileri yeniden örneklendirir. Yeni geliştirilen WLAN değişken gruplama tekniği, çeşitli durum senaryolarında gösterilmektedir. Değişken gruplama yöntemleri, en düşük tahmin hatalarıyla model altkümelerinin çıkarılmasına izin verir. Çalışma ayrıca, iki veri kümesinden başarılı bir şekilde algılanan izinsiz giriş eylemlerinin bir örneği için AAKR ve AAMSET sonuçlarını da inceler. Modeller, dört küme kullanarak izinsiz giriş tespiti için hangi Linux çekirdek telemetri kümesinin en iyi olduğunu buldu. Bilgi tabanlı sistem, imzalarını kullanarak kablosuz ağ saldırılarını tespit eden en yaygın kullanılan yöntemdir. Bu sistemin kurulumu kolaydır ve yanlış/kaçırılan alarm oranı düşüktür, ancak kablosuz ağ sıfır gün saldırılarını tespit edemez. Sıfırıncı gün kablosuz ağ saldırıları tespit edilemez. Bilgiye dayalı sistem, sıfırıncı gün saldırı olayı görmediği için olağandışı davranışı normal kabul edecektir. Davranışa dayalı teknik, bilinen ve bilinmeyen kablosuz ağ saldırılarını %97,86 oranında tespit eder. Bu modelleyici, sistem davranışını tahmin etmek için verileri analiz eder. Gelecekteki izinsiz girişler, öğrenilen davranışla eşleşmeyen telemetri verileri olacaktır.