Nesnelerin interneti (IoT) cihazları için güvenlik değerlendirmesi ve ddos saldırı tespiti
Security assessment and ddos attack detection for internet of things (IoT) devices
Yazar: ÇAĞRI ÇULCU
Danışman: DOÇ. DR. ERCAN BULUŞ
Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği 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 ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Günümüz dünyasında Nesnelerin İnterneti (Internet of Things - IoT) cihazlarının sayısı hızla artmakta ve bu cihazlar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline gelmektedir. IoT fiziksel nesnelerin veya cihazların internet üzerinden birbirleriyle ve daha büyük sistemlerle iletişim kurmasını sağlayan bir ağ yapısıdır. Bu nesneler, sensörler, yazılımlar ve diğer teknolojilerle donatılmış olup, veri toplama, analiz etme ve paylaşma yeteneğine sahiptir. IoT, akıllı evlerden endüstriyel otomasyona, sağlık hizmetlerinden tarıma kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. Nesnelerin İnterneti, sunduğu büyük potansiyel ve geniş uygulama alanlarıyla geleceğin teknolojik dünyasının temel yapı taşlarından biri olarak kabul edilmektedir. Ancak, bu teknolojinin güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde uygulanabilmesi için veri güvenliği ve cihaz güvenilirliği gibi konulara dikkat edilmesi gerekmektedir. IoT'nin getirdiği yeniliklerin yanı sıra, karşılaştığı zorluklar ve risklerin de etkin bir şekilde yönetilmesi, bu teknolojinin tam potansiyelini gerçekleştirmesi için kritik öneme sahiptir. IoT cihazları, çeşitli sektörlerde verimlilik ve kullanıcı deneyimini artırırken, siber güvenlik açıkları nedeniyle ciddi siber tehditlere de maruz kalmaktadır. Bu tez çalışmasında, IoT cihazlarının güvenlik değerlendirmesinin yapılması ve bu cihazlara yönelik Dağıtık Hizmet Engelleme (Distributed Denial of Service - DDoS) saldırılarının, Random Forest (Rassal Orman), Logistic Regression (Lojistik Regresyon), K-Nearest Neighbors (KNN - K-En Yakın Komşu), Neural Network (Sinir Ağı), Navie Bayes, Decision Tree (Karar Ağacı), RBF SVM ve QDA modelleri kullanılarak tespitiyle ilgili araştırma ve geliştirme amaçlanmıştır.

Abstract:
The number of Internet of Things (IoT) devices is accelerated, making them an integral aspect of daily life. IoT indicates a network architecture that enables physical objects or devices to communicate with each other and cloud systems via the internet. These objects are equipped with sensors, software, and other technologies, allowing collect, analyze, and exchange of data. IoT encompasses from smart homes to industrial automation, healthcare services to agriculture. IoT is considered one of the milestones for the future thanks to its promising potential and many application areas. However, data protection and device reliability must be considered for the sustainable and secure implementation of IoT. In addition to the innovations introduced by IoT, effectively managing the challenges and minimizing related is critical for this technology to achieve its desired potential. Although IoT enhances efficiency and user experience across various organizations and industries, it also combats serious cyber threats due to potential security vulnerabilities. The thesis aims to conduct a security assessment of IoT devices and to research and develop methods for detecting Distributed Denial of Service (DDoS) attacks on these devices using Random Forest, Logistic Regression, K-Nearest Neighbors (KNN), Neural Network, Navie Bayes, Decision Tree, RBF SVM and QDA models.