Views
20
Downloands
3
Bilgi teknolojilerindeki gelişmelerle birlikte alışverişten eğitime, sağlıktan eğlenceye hayatımızın her alanı dijital çevre olarak tanımlanan siber ortama geçiş yapmıştır. Özellikle internetin yaygınlaşmasıyla ve her cihazın IP tabanlı olarak kontrol edilmesi ve yönetilmesiyle Nesnelerin İnterneti (IoT) kavramı ortaya çıkmıştır. Günümüzde IoT, küçük ev aletleri, akıllı araçlar, akıllı evler ve hatta akıllı şehirler gibi birçok uygulama alanında kullanılmaktadır. Bu sayede hız, verimlilik, uzaktan algılama ve kontrol ve etkinlik gibi insan yaşamına birçok önemli katkı sağlamaktadır. Ancak sunduğu bu avantajlar ile her kullanıcı alanına göre farklı güvenlik gereksinimlerine ihtiyaç duyar. IoT cihazlarının sınırlı kaynaklarla birbirine bağlı olması, kullanıcıların güvenliklerini tehdit eden iç ve dış saldırılara karşı savunmasız kalmasına neden olur. Bu çalışmada, IoT ağlarına karşı önemli bir saldırı türü olan Flood saldırısı ele alınmıştır. Çalışmanın analizi kapsamında öncelikle flood saldırısının sistem üzerindeki etkisi incelenmiştir. Ardından, bir makine öğrenmesi algoritması olan K-means algoritması aracılığıyla saldırıyı tespit etmeye odaklanılmıştır. Analiz sonuçları, flood saldırısının gerçekleştirildiği saldırı noktalarının başarıyla tespit edildiğini göstermiştir. Bu sayede benzer flood saldırıları en kısa sürede tespit edilecek ve sistem, saldırıdan en az hasarla kurtulacak ve en kısa sürede devreye girecektir. Çalışmanın IoT güvenliği ile ilgili çalışmalara önemli katkılar sağlayacağı düşünülmektedir.
With the developments in information technologies, every area of our lives, from shopping to education, from health to entertainment, has transitioned to the cyber environment, defined as the digital environment. In particular, the concept of the Internet of Things (IoT) has emerged in the process of spreading the internet and the idea of controlling and managing every device based on IP. The fact that IoT devices are interconnected with limited resources causes users to become vulnerable to internal and external attacks that threaten their security. In this study, a Flood attack, which is an important attack type against IoT networks, is discussed. Within the scope of the analysis of the study, first of all, the effect of the flood attack on the system has been examined. Subsequently, it has been focused on detecting the at-tack through the K-means algorithm, a machine learning algorithm. The analysis results have been shown that the attacking mote where the flood attack has been carried out has been successfully detected. In this way, similar flood attacks will be detected as soon as possible, and the system will be saved from the attack with the most damage and will be activated as soon as possible.
Journal Type : Ulusal
Article Detail 
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Cite
Print This Page
Share
Mendeley
