Sağlık hizmetindeki nesnelerin interneti cihazlarının güvenliğinin arttırılması
Increasing the security of IoT devices in healthcare
Yazar: VOLKAN TURHAN
Danışman: PROF. DR. ERGÜN EROĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
IoT teknolojileri, sağlık hizmetlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bu
cihazlar ve ağları, teşhis ve tedavi süreçlerini iyileştirirken, aynı zamanda hasta
izlemeyi ve sağlık hizmetlerinin genel verimliliğini artırmaktadır. Ancak, IoT
cihazlarının ve ağlarının güve"nliği, bu teknolojilerin geniş çapta kullanılmasını
engelleyebilecek bir sorundur. Sağlık hizmetlerinde kullanılan IoT cihazlarının ve
ağlarının güvenliğinin sağlanması, hem hasta güvenliği hem de veri gizliliği açısından
kritik öneme sahiptir.
Bu tez, sağlık hizmetleri sektöründe IoT cihazları ve ağ saldırılarına karşı
güvenliği incelemekte ve bu alanda artan risklere karşı etkili bir çözüm sunmaktadır.
Çalışmada, IoT cihazlarından gelen ağ isteklerinin saldırı olup olmadığını belirlemek
için bir sınıflandırıcı geliştirilmiştir. Bu sınıflandırıcı, mevcut bir veri seti kullanılarak
Python programlama dili ile oluşturulmuştur. Sınıflandırıcı, gerçek zamanlı olarak ağ
trafiğini izleyebilmekte ve potansiyel tehditleri belirleyebilmektedir. Bu özellik, hasta
güvenliği ve veri gizliliği sağlama açısından büyük önem taşır.
Çalışmanın sonuçları, IoT cihazlarının ve sağlık hizmetlerinin genel güvenliğini
artırmada önemli bir adım olarak değerlendirilebilir. Ayrıca, sınıflandırıcının gerçek
zamanlı çalışması ve potansiyel tehditleri belirleme yeteneği, sağlık hizmetlerinin
daha güvenli hale gelmesine katkıda bulunmaktadır. Bu çalışma, sağlık hizmetlerinde
IoT teknolojilerinin güvenli bir şekilde kullanılmasına ve bu alandaki risklerin
azaltılmasına yardımcı olmayı hedeflemektedir.
Anahtar Kelimeler: Sağlık IoT, Nesnelerin İnterneti güvenliği, Makine
öğrenmesi, Network güvenliği, Veri analizi, Saldırı tespiti, Güvenlik zaafları, Veri seti,
Sağlık hizmetlerinde IoT kullanımı, Güvenlik önlemleri, Saldırı türleri, Veri güvenliği,
İzleme ve analiz, Yapay zeka, Saldırı engelleme, Güvenlik açıkları, Güvenlik
protokolleri, Veri şifreleme, Güvenlik ihlalleri, Ağ trafiği analizi, Eğitim veri seti,
Doğruluk oranı, Güvenlik duvarı, Yetkilendirme, Veri bütünlüğü, Güvenlik politikaları,
Güvenlik denetimi, Kötü amaçlı yazılım, Veri gizliliği, Veri yönetimi

Abstract:
IoT technologies are increasingly being utilized in healthcare services. These
devices and networks improve diagnostic and treatment processes while enhancing
patient monitoring and the overall efficiency of healthcare services. However, the
security of IoT devices and networks poses a significant challenge that could hinder
the widespread adoption of these technologies. Ensuring the security of IoT devices
and networks used in healthcare is crucial for patient safety and data privacy.
This thesis examines the security of IoT devices and networks against attacks
in the healthcare sector and proposes an effective solution to mitigate the increasing
risks. Specifically, the study develops a classifier to determine whether network
requests from IoT devices are attacks. This classifier is designed using the Python
programming language and an existing dataset. The classifier can monitor network
traffic in real-time and identify potential threats. This feature is vital for ensuring patient
safety and data privacy.
The results of this study can be considered a significant step toward improving
the overall security of IoT devices and healthcare services. Additionally, the real-time
operation of the classifier and its ability to identify potential threats contribute to
making healthcare services more secure. This study aims to facilitate the safe use of
IoT technologies in healthcare and to reduce risks in this field.
Keywords: Healthcare IoT, IoT security, Machine learning, Network Security,
Data analysis, Intrusion Detection, Security vulnerabilities, Dataset, IoT usage in
healthcare, Security measures, Attack types, Data security, Monitoring and analysis,
Artificial intelligence, Attack prevention, Security loopholes, Security protocols, Data
encryption, Security breaches, Network traffic analysis, Training dataset, Accuracy
rate, Firewall, Authentication, Data Integrity, Security policies, Security auditing,
Malware, Data privacy, Data management