Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 15
IoT Veri Kümelerinde Makine Öğrenmesi Tekniklerine Dayalı Saldırı Tespiti
2023
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Servis Hizmet Reddi ve Dağıtık Servis Hizmet Reddi saldırıları sistemleri çökertmeyi ve hasar vermeyi amaçlarken, Port Tarama saldırısı ise sistemden veri toplamayı amaçlayan siber saldırı türlerindendir. Bu çalışmada, Rastgele Orman, Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi, K-En Yakın Komşu, Naive-Bayes, Gradyan Artırma, Doğrusal Diskriminant Analizi ve Ekstra Ağaçlar makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, “Bot-IoT” ve “ToN_IoT” veri kümeleri üzerinde DoS, DDoS ve Scanning saldırıları sınıflandırılmıştır. Yapılan deneyler, Gradyan Artırma sınıflandırıcı ile %99.9944 F1-skorla en iyi sınıflandırma gerçekleştirildiğini göstermiştir.

Anahtar Kelimeler:

Intrusion Detection Based On Machine Learning Techniques In Iot Datasets
2023
Yazar:  
Özet:

Denial of Service (DoS) and Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are types of attacks that aim system crash and cause damage, and Port Scanning attacks are types of attacks that aim to collect data from the system. In this study, DoS, DDoS and Scanning attacks on “Bot-IoT” and “ToN_IoT” datasets are classified using Random Forest (RF), Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naive-Bayes (NB), Gradient Boosting (GB), Linear Discriminant Analysis (LDA) and Extra Trees (ET) machine learning algorithms. The experimental results show that the GB classifier can achieve the best classification with an F1-score of 99.9944%.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler












Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.553
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi