Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä

Esineiden internet on noussut suureksi ilmiöksi ja se jatkaa kasvamista. Tämä kasvu tuo mukanaan myös uusia haasteita esineiden internetin kyberturvallisuudelle. Esineiden internetin kyberturvallisuuden suuret puutteet vaativat uudenlaisia ja tehokkaita ratkaisuja. Tämän kandidaattitutkielman tarkoi...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Alaperä, Johannes
Other Authors: Informaatioteknologian tiedekunta, Faculty of Information Technology, Informaatioteknologia, Information Technology, Jyväskylän yliopisto, University of Jyväskylä
Format: Bachelor's thesis
Language:fin
Published: 2023
Subjects:
Online Access: https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/86118
_version_ 1826225815360110592
author Alaperä, Johannes
author2 Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_facet Alaperä, Johannes Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä Alaperä, Johannes Informaatioteknologian tiedekunta Faculty of Information Technology Informaatioteknologia Information Technology Jyväskylän yliopisto University of Jyväskylä
author_sort Alaperä, Johannes
datasource_str_mv jyx
description Esineiden internet on noussut suureksi ilmiöksi ja se jatkaa kasvamista. Tämä kasvu tuo mukanaan myös uusia haasteita esineiden internetin kyberturvallisuudelle. Esineiden internetin kyberturvallisuuden suuret puutteet vaativat uudenlaisia ja tehokkaita ratkaisuja. Tämän kandidaattitutkielman tarkoituksena on systemaattisen kirjallisuuskatsauksen avulla tarkastella koneoppimisen algoritmien ja mallien mahdollisuuksia esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämiseen sekä parantamiseen ja luoda kokonaiskuva koneoppimisen sovelluksen esineiden internetin kyberturvallisuuden ratkaisuissa. Tutkielmassa esitellään erilaisia koneoppimisen menetelmiä, joilla yritetään vastata mahdollisilla ratkaisuilla esineiden internetin esitetyille kyberturvallisuushaasteille ja -ongelmille. Opinnäytetyö perehtyy myös koneopin menetelmien kohtaamiin ongelmiin niitä sovellettaessa esineiden internetin järjestelmiin ja laitteisiin. Tutkielma esittää esineiden internetin käsitteen ja sen eri kerrokset, sekä esineiden internetin kohtaamat kyberhyökkäystyypit ja ainutlaatuiset haasteet kyberturvallisuuden varmistamisessa. Koneoppimisen menetelmien käytön suurimpia kyberturvallisuusetuja esineiden internetissä ovat sen kyky käsitellä esineiden internetin tuottamaa massiivista datamäärää ja luoda siitä älykkäästi keinoja havaita tunkeutumisia esineiden internetin järjestelmissä ja ennaltaehkäistä niiden mahdollisuutta aiheuttaa laajamittaista häiriötä esineiden internetin toiminnassa, ja herkkäluonteisen sekä yksityisen datan pääsemistä hyökkääjien ja tuntemattomien osapuolten käsiin. The Internet of Things has become a massive phenomenon that keeps growing. This growth brings about new challenges for the cybersecurity of the Internet of Things. The vastly lacking security on the Internet of Things means new and efficient solutions are required. The aim of this bachelor’s thesis is to inspect and create an overview of the possibilities to develop and improve the cybersecurity of the Internet of Things with machine learning methods through a systematic literature review. This literature review presents different machine learning methods to try to answer the challenges and problems that the Internet of Things face through possible solutions. The dissertation also delves into the problems faced when applying machine learning methods to the Internet of Things. The literature review defines the concept of the Internet of Things, its’ the different layers, the different types of cybersecurity attacks that the Internet of Things faces, and the unique challenges of ensuring the cybersecurity for the Internet of Things. The greatest advantages of the methods of machine learning in the Internet of Things is how it’s able to process massive amounts of the data generated by the Internet of Things and use it to create intelligent ways of detecting intrusions in Internet of Things systems and prevent the possibility of them causing widespread disturbance of the functionality of the Internet of Things as well as to prevent sensitive and private data from getting in the hands of attackers and unknown parties.
first_indexed 2023-03-27T20:00:51Z
format Kandityö
free_online_boolean 1
fullrecord [{"key": "dc.contributor.advisor", "value": "Sepp\u00e4nen, Ville", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "advisor", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.author", "value": "Alaper\u00e4, Johannes", "language": "", "element": "contributor", "qualifier": "author", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.accessioned", "value": "2023-03-27T07:04:08Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "accessioned", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.available", "value": "2023-03-27T07:04:08Z", "language": null, "element": "date", "qualifier": "available", "schema": "dc"}, {"key": "dc.date.issued", "value": "2023", "language": "", "element": "date", "qualifier": "issued", "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.uri", "value": "https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/86118", "language": null, "element": "identifier", "qualifier": "uri", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "Esineiden internet on noussut suureksi ilmi\u00f6ksi ja se jatkaa kasvamista. T\u00e4m\u00e4 kasvu tuo mukanaan my\u00f6s uusia haasteita esineiden internetin kyberturvallisuudelle. Esineiden internetin kyberturvallisuuden suuret puutteet vaativat uudenlaisia ja tehokkaita ratkaisuja. T\u00e4m\u00e4n kandidaattitutkielman tarkoituksena on systemaattisen kirjallisuuskatsauksen avulla tarkastella koneoppimisen algoritmien ja mallien mahdollisuuksia esineiden internetin kyberturvallisuuden kehitt\u00e4miseen sek\u00e4 parantamiseen ja luoda kokonaiskuva koneoppimisen sovelluksen esineiden internetin kyberturvallisuuden ratkaisuissa. Tutkielmassa esitell\u00e4\u00e4n erilaisia koneoppimisen menetelmi\u00e4, joilla yritet\u00e4\u00e4n vastata mahdollisilla ratkaisuilla esineiden internetin esitetyille kyberturvallisuushaasteille ja -ongelmille. Opinn\u00e4ytety\u00f6 perehtyy my\u00f6s koneopin menetelmien kohtaamiin ongelmiin niit\u00e4 sovellettaessa esineiden internetin j\u00e4rjestelmiin ja laitteisiin. Tutkielma esitt\u00e4\u00e4 esineiden internetin k\u00e4sitteen ja sen eri kerrokset, sek\u00e4 esineiden internetin kohtaamat kyberhy\u00f6kk\u00e4ystyypit ja ainutlaatuiset haasteet kyberturvallisuuden varmistamisessa. Koneoppimisen menetelmien k\u00e4yt\u00f6n suurimpia kyberturvallisuusetuja esineiden internetiss\u00e4 ovat sen kyky k\u00e4sitell\u00e4 esineiden internetin tuottamaa massiivista datam\u00e4\u00e4r\u00e4\u00e4 ja luoda siit\u00e4 \u00e4lykk\u00e4\u00e4sti keinoja havaita tunkeutumisia esineiden internetin j\u00e4rjestelmiss\u00e4 ja ennaltaehk\u00e4ist\u00e4 niiden mahdollisuutta aiheuttaa laajamittaista h\u00e4iri\u00f6t\u00e4 esineiden internetin toiminnassa, ja herkk\u00e4luonteisen sek\u00e4 yksityisen datan p\u00e4\u00e4semist\u00e4 hy\u00f6kk\u00e4\u00e4jien ja tuntemattomien osapuolten k\u00e4siin.", "language": "fi", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.abstract", "value": "The Internet of Things has become a massive phenomenon that keeps growing. This growth brings about new challenges for the cybersecurity of the Internet of Things. The vastly lacking security on the Internet of Things means new and efficient solutions are required. The aim of this bachelor\u2019s thesis is to inspect and create an overview of the possibilities to develop and improve the cybersecurity of the Internet of Things with machine learning methods through a systematic literature review. This literature review presents different machine learning methods to try to answer the challenges and problems that the Internet of Things face through possible solutions. The dissertation also delves into the problems faced when applying machine learning methods to the Internet of Things. The literature review defines the concept of the Internet of Things, its\u2019 the different layers, the different types of cybersecurity attacks that the Internet of Things faces, and the unique challenges of ensuring the cybersecurity for the Internet of Things. The greatest advantages of the methods of machine learning in the Internet of Things is how it\u2019s able to process massive amounts of the data generated by the Internet of Things and use it to create intelligent ways of detecting intrusions in Internet of Things systems and prevent the possibility of them causing widespread disturbance of the functionality of the Internet of Things as well as to prevent sensitive and private data from getting in the hands of attackers and unknown parties.", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "abstract", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Submitted by Miia Hakanen (mihakane@jyu.fi) on 2023-03-27T07:04:08Z\nNo. of bitstreams: 0", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.description.provenance", "value": "Made available in DSpace on 2023-03-27T07:04:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0\n Previous issue date: 2023", "language": "en", "element": "description", "qualifier": "provenance", "schema": "dc"}, {"key": "dc.format.extent", "value": "39", "language": "", "element": "format", "qualifier": "extent", "schema": "dc"}, {"key": "dc.language.iso", "value": "fin", "language": null, "element": "language", "qualifier": "iso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights", "value": "In Copyright", "language": "en", "element": "rights", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.other", "value": "kyberhy\u00f6kk\u00e4ys", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "other", "schema": "dc"}, {"key": "dc.title", "value": "Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehitt\u00e4misess\u00e4", "language": "", "element": "title", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.type", "value": "bachelor thesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": null, "schema": "dc"}, {"key": "dc.identifier.urn", "value": "URN:NBN:fi:jyu-202303272266", "language": "", "element": "identifier", "qualifier": "urn", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Bachelor's thesis", "language": "en", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.ontasot", "value": "Kandidaatinty\u00f6", "language": "fi", "element": "type", "qualifier": "ontasot", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Informaatioteknologian tiedekunta", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.faculty", "value": "Faculty of Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "faculty", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Informaatioteknologia", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.department", "value": "Information Technology", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "department", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "Jyv\u00e4skyl\u00e4n yliopisto", "language": "fi", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.contributor.organization", "value": "University of Jyv\u00e4skyl\u00e4", "language": "en", "element": "contributor", "qualifier": "organization", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Tietoj\u00e4rjestelm\u00e4tiede", "language": "fi", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.discipline", "value": "Information Systems Science", "language": "en", "element": "subject", "qualifier": "discipline", "schema": "dc"}, {"key": "yvv.contractresearch.funding", "value": "0", "language": "", "element": "contractresearch", "qualifier": "funding", "schema": "yvv"}, {"key": "dc.type.coar", "value": "http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f", "language": null, "element": "type", "qualifier": "coar", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.accesslevel", "value": "openAccess", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "accesslevel", "schema": "dc"}, {"key": "dc.type.publication", "value": "bachelorThesis", "language": null, "element": "type", "qualifier": "publication", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.oppiainekoodi", "value": "601", "language": "", "element": "subject", "qualifier": "oppiainekoodi", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "esineiden internet", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "koneoppiminen", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.subject.yso", "value": "kyberturvallisuus", "language": null, "element": "subject", "qualifier": "yso", "schema": "dc"}, {"key": "dc.rights.url", "value": "https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/", "language": null, "element": "rights", "qualifier": "url", "schema": "dc"}]
id jyx.123456789_86118
language fin
last_indexed 2025-02-18T10:56:06Z
main_date 2023-01-01T00:00:00Z
main_date_str 2023
online_boolean 1
online_urls_str_mv {"url":"https:\/\/jyx.jyu.fi\/bitstreams\/8a57f8be-c9b4-4203-b959-a28282956e94\/download","text":"URN:NBN:fi:jyu-202303272266.pdf","source":"jyx","mediaType":"application\/pdf"}
publishDate 2023
record_format qdc
source_str_mv jyx
spellingShingle Alaperä, Johannes Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä kyberhyökkäys Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 esineiden internet koneoppiminen kyberturvallisuus
title Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_full Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_fullStr Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_full_unstemmed Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_short Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_sort koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
title_txtP Koneoppimisen mahdollisuudet esineiden internetin kyberturvallisuuden kehittämisessä
topic kyberhyökkäys Tietojärjestelmätiede Information Systems Science 601 esineiden internet koneoppiminen kyberturvallisuus
topic_facet 601 Information Systems Science Tietojärjestelmätiede esineiden internet koneoppiminen kyberhyökkäys kyberturvallisuus
url https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/86118 http://www.urn.fi/URN:NBN:fi:jyu-202303272266
work_keys_str_mv AT alaperäjohannes koneoppimisenmahdollisuudetesineideninternetinkyberturvallisuudenkehittämisessä