Machine Learning based Attacks Detection and Countermeasures in IoT
| dc.contributor.advisor | Zagrouba, Rachid | |
| dc.contributor.author | Alhajri, Reem Mohammed | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-09T17:40:16Z | |
| dc.date.available | 2024-01-09T17:40:16Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.degree.department | Computer Science Department | |
| dc.degree.grantor | Imam Abdulrahman Bin Faisal University | |
| dc.description | بينما توفر إنترنت الأشياء فوائد وفرصًا مهمة للمستخدمين، فإن التكنولوجيا تثير العديد من القضايا الأمنية والتهديدات. قد تشمل هذه التهديدات نشر شبكات Botnet من خلال أجهزة إنترنت الأشياء التي تشكل تهديدًا أمنيًا شائعًا وأكثرها ضررًا في عالم الإنترنت. تتطلب حماية أجهزة إنترنت الأشياء من هذه التهديدات والهجمات الكشف الفعال. بينما نحتاج إلى أن نأخذ في الاعتبار محدودية سعة ذاكرة أجهزة إنترنت الأشياء ومعالجات الطاقة المنخفضة. في هذا البحث، سوف نركز على اقتراح تقنيات ML ذات استهلاك الطاقة المنخفض لاكتشاف هجمات Botnet انترنت الأشياء وذلك باستخدام Random forest كوسيلة للكشف عن طرق الكشف عبر ML- ووصف الهجمات الشائعة لإنترنت الأشياء مع تدابيرها المضادة. | |
| dc.description | While the IoT offers important benefits and opportunities for users, the technology raises various security issues and threats. These threats may include spreading IoT botnets through IoT devices which are the common and most malicious security threat in the world of internet. Protecting the IoT devices against these threats and attacks requires efficient detection. While we need to take into consideration IoT devices memory capacity limitation and low power processors. In this paper, we will focus on proposing low power consumption Machine Learning (ML) techniques for detecting IoT botnet attacks using Random forest as ML-based detection method and describing IoT common attacks with its countermeasures. | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14154/70835 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Imam Abdulrahman Bin Faisal University | |
| dc.subject | IoT | |
| dc.subject | Botnets | |
| dc.subject | Anomaly Detection | |
| dc.subject | DDoS | |
| dc.title | Machine Learning based Attacks Detection and Countermeasures in IoT | |
| dc.type | Thesis | |
| sdl.degree.name | Master's Degree |