Akıllı Nesneler İçin Fiziksel Saldırı Tespiti

Abstract

Nesnelerin İnterneti akıllı Dünya vizyonuyla hayatın her alanında yeni ürün ve hizmetleriyle girmektedir. Geleneksel diğer bilinen cihazların aksine akıllı nesneler evde, işte veya sokakta hayatın içerisinde karşımıza çıkmaktadır. Günlük kullanılan fiziksel nesnelerin dışarıdan erişilebilir hale gelmesi hayatımızı kolaylaştırsa da son kullanıcılar için güvenlik tehditleri oluşturmaktadır. Ayrıca fiziksel güvenlik önlemleriyle koruma altında olmayan akıllı nesneler birçok hırsızlık ve saldırı tehdidiyle karşı karşıyadır. Fiziksel saldırılara maruz kalan IoT uygulamalarındaki nesnelerin tespit edilmesi ve sistemin bu saldırılardan etkilenmemesi için önlem alınması gerekmektedir. Bu çalışmada makine öğrenmesi yöntemleriyle IoT uygulamalarına yapılan fiziksel saldırıların tespit edilmesi Akıllı ev uygulaması bağlamında gösterilmiştir.

Internet of Things is found with new products and services in every field of life with the vision of smart World. Unlike other conventional devices, intelligent objects emerge in the face of life at home, at work, or on the street. Though it makes life easier for everyday physical objects to become accessible from outside, it poses security threats for end users. In addition, intelligent objects that are not protected by physical security measures are subject to many theft and attack threats. Precautions must be taken to identify objects in IoT applications exposed to physical attacks and to ensure that the system is not affected by these attacks. In this paper, the detection of physical attacks on IoT applications with machine learning methods is shown in the context of Smart Home.