IoT Ağlarında Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Yapılan Trafik Analizine Karşı Mahremiyetin Korunması
Proje no. 29550 · Durum: Kapanmış · 2023
Özet
<p>Teknolojinin gelişmesi ile birlikte teknolojik cihazların insanların hayatındaki rolü de önem kazanmıştır. Gerek İnternet kullanımının artması gerekse teknolojik cihazların gelişmesi ile İnternet kullanan cihazların gerekliliği kaçınılmaz hale gelmektedir. Nesnelerin İnterneti (<em>Internet of Things</em>, IoT), içerisine elektronik donanım, sensör ve yazılım gömülü olan fiziksel cihazların ve sistemlerin birbiri ile haberleştiği ve veri değişimi yaptığı bağlantılı bir ağdır. Bu cihazlar, ev eşyaları, kişisel cihazlar veya endüstriyel aletler olabilmektedir. Cihazların İnternete erişerek birbirleri ile haberleşmeleri sayesinde ağ ortamından cihazların veri aktarımı gerçekleşebilmektedir. Bu verilerin içerisinde kullanıcılara ait hassas olmayan bilgilerin dışında; ev adresi, kart şifresi gibi son derece hassas bilgiler de bulunabilmektedir. Bu nedenle, kullanıcıların mahremiyetine yönelik tehditler oluşmaktadır. IoT ağ trafiği şifrelenmiş dahi olsa ağ paketleri analiz edilerek IoT cihazlarından kullanıcıların kişisel verileri ele geçirilebilmektedir. Bu projede, IoT cihaz yönetimi bağlamında ağ performansı açısından mahremiyet ve fayda (<em>privacy-utility</em>) arasındaki dengeyi sağlamak hedeflenmektedir. Bu amaçla, Diferansiyel Mahremiyet (<em>Differential Privacy</em>) ve Dolgu <em>(Padding)</em> yöntemleri kullanılarak IoT verilerinin Makine Öğrenmesi yöntemleri kullanarak ağ trafiği analizi yapan kötü niyetli kişiler tarafından ele geçirilip kullanılmasının önlenmesi ve kullanıcı mahremiyetinin korunması sağlanacaktır.</p>