Nesnelerin İnterneti Cihazları İçin Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Saldırı Tespit Sisteminin Geliştirilmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2025

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HASAN YILMAZ

Danışman: Burak Özbey

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Nesnelerin interneti (IoT), birbirleriyle ve insanlarla etkileşim kurarak veri alışverişi yapan cihazlardan oluşan bir ekosistem olarak tanımlanabilir. IoT cihazları, geniş kullanım alanlarına sahip olmakla birlikte, zayıf güvenlik önlemleri nedeniyle siber saldırılara karşı savunmasızdır. Bu durum, IoT sistemlerinin güvenliğini sağlamak için yeni yöntemlerin geliştirilmesini gerekli hale getirmektedir. Bu tezde, IoT cihazlarına yönelik siber saldırıların tespit edilmesi amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanımı incelenmiştir. IoT ağlarındaki tehditlerin etkin bir şekilde tespit edilmesinde, makine öğrenmesi tekniklerinin çözüm sunduğu düşünülmektedir. Çalışmada, IoT cihazlarına yönelik çeşitli saldırı türlerinin tespitine yönelik bir saldırı tespit sistemi geliştirilmesi hedeflenmiştir. İlk olarak, ağ verisi toplanmış ve bu veri doğrudan makine öğrenmesi algoritmalarına sunulmadan önce analiz edilip uygun hale getirilmiştir. Veriler uygun hale getirildikten sonra, IoT ağlarında olabilecek potansiyel saldırıları tespit edebilmek için çeşitli makine öğrenmesi modelleri kullanılmış ve bu modellerin doğruluk oranları karşılaştırılmıştır. Tez çalışmasında, IoT cihazlarının güvenliğini artırmak amacıyla makine öğrenmesi yöntemleri ele alınmış ve IoT ağlarındaki güvenlik açıklarını tespit etmek için kullanılan yöntemlere katkı sağlanması hedeflenmiştir.