Artificial Intelligence Supported Detection Systems on Embedded Devices
El-Cezeri dergisinde (Scopus Q1) yayımlanan bu makale, gömülü sistemlerin güvenliğini artırmaya yönelik yenilikçi yapay zeka destekli yaklaşımları ele almıştır. Çalışma, dijitalleşen dünyada kritik altyapılar, akıllı şehirler, ağlar ve fabrikaların karşı karşıya kaldığı güvenlik tehditlerine odaklanmıştır. Özellikle gömülü sistemlerin pasif saldırılar karşısındaki savunmasızlığını analiz eden araştırma, yapay zeka algoritmaları ile bu saldırıların yüksek doğrulukla tespit edilebileceğini göstermiştir. Çalışmada, gerçek sistemlerle oluşturulan bir test ortamında analizler gerçekleştirilmiş ve pasif saldırıların tespiti üzerine yoğunlaşılmıştır. Elde edilen bulgular, gömülü sistemlerin güvenliğini artırmak için yapılacak gelecekteki çalışmalara ışık tutmaktadır.
Artificial Intelligence-Enhanced Intrusion Detection Systems for Drone Security: A Real-Time Evaluation of Algorithmic Efficacy in Mitigating Wireless Vulnerabilities
Cluster Computing dergisinde (SCI Q1) yayımlanan bu makale, drone güvenliği ve kablosuz iletişim zafiyetleri üzerine yenilikçi yapay zeka tabanlı çözümler sunmaktadır. Araştırma, DJI Ryze Tello gibi ticari dronların kablosuz bağlantılarındaki zafiyetleri ele almış ve bu zafiyetlerin DEAUTH ATTACK, Port Scan DOS, DDoS ve MitM gibi saldırılarla nasıl istismar edilebileceğini ortaya koymuştur. Çalışma kapsamında, yapay zeka destekli algoritmalarla bu tehditlerin tespit oranları değerlendirilmiş ve etkili sonuçlar elde edilmiştir. Elde edilen veriler, drone teknolojisinin güvenliğini artırmaya yönelik önemli bir adım olarak öne çıkmaktadır.
