Python Programming
Access’den PostgreSQL’e Tablo Aktarma
Bu yazıda, excel ve python aracılığıyla Access DB’deki, bir tablonun postgresql’e aktarılması anlatılmaktadır.
Mart 14, 2023
Yorum yapılmamış
Menü
- mukiraz@mukiraz.com
Nesnelerin İnterneti cihazları, belirli bir işlevi yerine getirmek için programlanmış ve internet veya diğer ağlar üzerinden veri transferini sağlayabilen sensorlar, aktüatörler, cihazlar veya makineler gibi donanım parçalarıdır. IoT cihazları, karar vermeyi gerçekleştirmek için bir ağ üzerinden birbirine bağlanan, sistem olmayan cihazlar topluluğu olarak da adlandırılabilir. (Lueth, 2014 1)
İnsan hayatının refahını artırmak maksadıyla, makine ve nesneler arasında iletişimi sağlayan, hesaplamalar yapan ve her biri ile koordinasyonu sağlayan IoT cihazlarının sayısı her geçen gün artmaktadır. 2012 yılında, 8,7 milyon cihaz varken, 2020 yılında bu rakam 50,1 milyona yükselmiştir. (Burhan, Rehman, Khan, & Kim, 2018 2)
IoT cihazlarından beklenti maliyet etkinliktir. Çünkü, çok sayıda kullanılacak olan IoT cihazlarından basit işlemler yapması ve işlediği veriyi aktarması istenir. Bu isteği karşılamak için IoT cihazlarının düşük bellek kapasiteleri, düşük işlemci hızları, düşük ağ iletişim hızı bulunmaktadır. Bu nedenle, mevcut iletişim protokolleri IoT cihazları için maliyet-etkin olmayabilmektedir. Sonuç olarak IoT Cihazları için yeni iletişim protokolleri oluşturulma ihtiyacı doğmuştur.
1. Lueth, K. L. (2014, Aralık 19). iot-analytics. 2021 tarihinde https://iot-analytics.com/internet-of-things-definition/ (Geri Dön)
2. Burhan, M., Rehman, R. A., Khan, B., & Kim, B.-S. (2018). IoT Elements, Layered Architectures and Security Issues: A Comprehensive Survey. Sensors, 1-37. doi:10.3390/s18092796 (Geri Dön)
Bu yazıda, excel ve python aracılığıyla Access DB’deki, bir tablonun postgresql’e aktarılması anlatılmaktadır.
Bu bölümde, RPL protokolüne yapılan Taşma Saldırısı, Azaltılmış Rank Saldırısı ve Sürüm Numarası Artırma Saldırısı “Karar Ağacı”, “Lojistik Regresyon”, “Rasgele Orman”, “Naive Bayes”, “K En Yakın Komşu” ve “Yapay Sinir Ağları” algoritmaları ile eğitilmiş ve test edilmiştir.
Taşma Saldırılarının tespitinde %97,2 doğruluk oranı ile Yapay Sinir Ağları algoritması, Sürüm Numarası Artırma Saldırılarının tespitinde %81 doğruluk oranı ile K En Yakın Komşu algoritması, Azaltılmış Rank saldırılarının tespitinde %58 doğruluk oranı ile Yapay Sinir Ağları algoritması başarı gösterdiği tespit edilmiştir.
RPL Tabanlı IOT Cihazları Zafiyetinin Tespiti İçin Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Karşılaştırılması başlıklı yüksek lisans tezimi nasıl yaptığımı, bu süreçte elde ettiğim tecrübelerimi ve bu tezdeki kodları bir yazı dizisi halinde blog sayfamda paylaşmaya devam ediyorum.
Şimdiye kadar, RPL protokolü ve RPL protokolünde gerçekleşen saldırılarla ilgili detaylı bilgi verdim. Sonrasında, Taşma Saldırıları, Sürüm Numarası Artırma Saldırısı ve Azaltılmış Rank Saldırısı ile ilgili deneyler yapıp, ham verileri elde ettim ve bu ham verileri anlamlı hale getirdim. Zafiyetli düğümlerle yapılan deney sonuçları ile, iyicil düğümlerle yapılan deney sonuçlarını istatistiksel metotlarla karşılaştırdım.
Bu bölümde ise makine öğrenmesi algoritmaları ile tespit ettiğimiz saldırıların sayısal sonuçlarını yorumlayacağım.