2 results listed
Internet of Things (IoT), a technology in which various physical devices are interconnected with each other using a conglomeration of technologies, is one of the fastest growing sectors. This ever-increasing demand for IoT devices are satisfied by products from many different companies with varying qualities and more importantly, varying principles regarding security. The fact that unified security protocols and approaches are lacking between the manufacturers and no significant regulations or legislation concerning IoT exist in a national and international level, creates a significant security risk. Moreover, the well-known security solutions are often incompatible with IoT devices mainly because of the power and computational constraints of IoT devices. This work aims to identify the current security risks concerning IoT and present some of the solutions that address these risks. The physical, regulational and social challenges stemming from IoT security solutions will be analyzed, and future directions will be explored.
International Conference on Cyber Security and Computer Science
ICONCS
DORUK PANCAROGLU
SEVIL SEN
Twitter ve Facebook gibi günümüzün en yaygın kullanılan sosyal ağlarında sınıflandırma, bu ağların doğasından ötürü tek sınıflı (sadece bir ilişkinin varlığını nitelendiren, bu varlık konusunda olumlu veya olumsuz bir hüküm vermeyen) veriler kullanılarak yapılabilmektedir. Takip etmek, beğenmek, retweet etmek gibi etkileşimler herhangi bir negatif anlam içermemektedir. Aynı zamanda, bu ağlarda bulunan çok fazla sayıdaki etkileşim de sınıflandırıcılarda bu verilerin temsil edilmesinde zorluğa yol açmaktadır. Chang ve diğerleri [1] tarafından yapılan bir çalışmada yeni bir olasılıksal yaklaşım olan SPU (Streaming Posterior Update), sosyal ağ verileri ve link tahmin etmede pozitif etiketsiz öğrenme problemi için bir çerçeve olarak önerilmiştir. Bu çalışma, SPU’yu melez (hybrid) bir toplama (ensemble) yaklaşım ile geliştirmeyi hedeflemiştir. Geliştirilen toplama yaklaşıma En-SPU adı verilmiştir ve SPU’ya göre AUC (Area Under the ROC Curve – ROC Eğrisi Altındaki Alan) ve ACC (Accuracy – İsabetlilik) alanlarında daha başarılı olduğu gözlemlenmiştir.
Akademik Bilişim
AB
DORUK PANCAROGLU