Günümüzde cihazların neredeyse tümü internete bağlanma potansiyeli taşımaktadır. Bu nedenle IoT cihazların kullanımı gün geçtikçe artmaktadır. İnternete bağlı cihazların büyük bir kısmı siber saldırılara karşı savunmasız olmaktadır. Çok sayıda cihazın bağlı olduğu ağlarda saldırılar, ağ ve cihazların güvenliği için kritik bir konudur. Yüksek başarı oranları sayesinde makine öğrenmesi yaklaşımları, IoT güvenliğini etkileyen saldırıların tespit edilmesinde ön plana çıktığı görülmektedir. Bu çalışmada, IoT platformunda en sık kullanılan protokollerden biri olan MQTT protokolüne gerçekleşen saldırıların tespit edilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla, öncelikle literatürdeki çalışmalar incelenerek, saldırı tipleri belirlenmiş ve gerekli test ortamı oluşturulmuştur. Ardından MQTT protokolünü kullanan ağa, siber saldırılar uygulanarak makine öğrenimi algoritmaları ile saldırı tespitinde performansları test edilerek değerlendirilmiştir. Sunulan çalışmada, gerçekleştirilen veri kümesi iyileştirmesinin MQTT saldırılarının tespitinde başarı oranının artmasına katkı sağladığı görülmüştür.
Nowadays, almost all of the devices have the potential to connect to the internet. Therefore, the use of IoT devices is increasing on a daily basis. Most of the Internet-connected devices are unprotected against cyber attacks. Attacks on the networks to which many devices are connected are a critical issue for the security of networks and devices. Thanks to their high success rates, machine learning approaches appear to be the forefront in the detection of attacks affecting IoT security. This study aims to detect attacks on the MQTT protocol, one of the most commonly used protocols on the IoT platform. For this purpose, first of all, the studies in literature have been studied, the types of attacks have been determined and the necessary test environment has been created. The network using the MQTT protocol was then evaluated by testing performance in attack detection with machine learning algorithms by applying cyber attacks. The presented study found that the improved data set improvement contributed to the increase in the success rate in the detection of MQTT attacks.
Alan : Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|