Nesnelerin i̇nterneti uç bilişim ağlarinda güvenilir kullanici seçimi ile federatif öğrenme modeli
Federated learning model with trustworthy client selection for edge computing in the internet of things
Yazar: NİMET MERVE TELÇEKEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BOZKAYA ARAS
Milli Savunma Üniversitesi / Atatürk Stratejik Araştırmalar ve Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Siber Güvenlik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nesnelerin İnterneti (Internet of Things (IoT)) ve uç bilişim arasındaki etkileşim büyük miktarda veri işlenmesinde ve analiz edilmesinde kritik bir rol oynamaktadır. IoT uç ağlarında olası kötü niyetli saldırılar nedeniyle toplanan veriler güvenilir olmayabilir ve bu güvenlik sorununu aşmak amacıyla bulut-uç mimarisi için güçlü ve güvenilir bir saldırı tespit sistemi tasarlamak gerekir. Kötü niyetli saldırılar aynı zamanda veri gizliliğini de tehdit eder. Veri gizliliği endişesini ve kullanıcılar arasındaki işbirliği ihtiyacını ele almak amacıyla kullanılabilen federatif öğrenme, yerel modellerin kullanıcılarda eğitildiği ve yerel parametrelerle birlikte global bir modelin ortaklaşa oluşturulduğu bir makine öğrenimi çözümüdür. Bu kapsamda, bu tezde, IoT uç ağları için güvenilir bir kullanıcı seçim modeli oluşturulmuştur. İzolasyon Ormanı (Isolation Forest) yöntemi kullanılarak kullanıcıların güven skorlarını hesaplayan bir güven yönetim mekanizması geliştirilmiş ve ardından veri gizliliğini korumak için güvene dayalı bir federatif öğrenme algoritması önerilmiştir. Bahse konu algoritma, global modelin parametrelerini güncellemek üzere güvenilir kullanıcıların seçilmesini içerir. Kötü niyetli saldırılara karşı güvenilir kullanıcı seçim modelini doğrulamak için kapsamlı deneyler yapılmıştır. Bu kapsamda Dağıtık Hizmet Reddi (Distributed Denial of Service (DDoS)) saldırısı analiz edilmiş ve sistem performansı, Doğruluk (Accuracy), Kesinlik (Precision), Duyarlılık (Recall) ve F1 skoru açısından geleneksel makine öğrenimi yöntemleriyle karşılaştırılmıştır.

Abstract:
The interaction between the Internet of Things (IoT) and edge computing plays a critical role in processing and analyzing massive amounts of data. However, due to the malicious attacks of underlying IoT edge networks, the collected data can be untrustworthy, and designing a robust and trustworthy attack detection scheme for cloud-edge collaborative architecture becomes a challenge. e. In addition, malicious attacks also threaten data privacy. To address the data privacy concern and the need for cooperation between clients, federated learning is a cutting-edge machine learning solution, where local models are trained on clients and the global model is jointly constructed with local parameters. In this regard, a trustworthy client selection scheme for IoT edge networks is proposed. Specifically, a trust management mechanism that calculates users' trust scores using the Isolation Forest method has been developed, followed by the proposal of a trust-based federated learning algorithm to protect data privacy. In this algorithm, trustworthy clients are selected to constitute the parameters of the global model. Extensive experiments are conducted to validate the trustworthy client selection model against malicious attacks. In this regard, Distributed Denial of Service (DDoS) attack is analyzed and system performance is compared with traditional benchmark methods in terms of Accuracy, Recall, Precision, and F1 score.