Επανάσταση στο Διαδίκτυο των πραγμάτων: Τα νέα αναγνωριστικά προστατεύουν από τις επιθέσεις στον κυβερνοχώρο!

Επανάσταση στο Διαδίκτυο των πραγμάτων: Τα νέα αναγνωριστικά προστατεύουν από τις επιθέσεις στον κυβερνοχώρο!

nicht angegeben - Στον σημερινό, ψηφιοποιημένο κόσμο στον οποίο όλα είναι δικτυωμένα, η ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και η προστασία των συστημάτων μας διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο. Μια νέα προσέγγιση είναι η ανάπτυξη ενός ελαφρού συστήματος ανίχνευσης εισβολής (IDS) για τα δίκτυα IoT, το οποίο στοχεύει να αναγνωρίσει πραγματικές απειλές σε πραγματικό χρόνο και να εξασφαλίσει υψηλό επίπεδο λειτουργικής απόδοσης. Nature αναφέρει ένα σύστημα που έχει σχεδιαστεί ειδικά για περιβάλλοντα με χαμηλή πολυπλοκότητα και ελάχιστη προσπάθεια συστήματος.

Η καρδιά αυτού του συστήματος είναι ένα δέντρο αποφάσεων που είναι γνωστό για την αποτελεσματικότητα και την κατανόηση του υλικού. Αυτό σημαίνει ότι σε σύγκριση με πιο σύνθετα μοντέλα, όπως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, απαιτεί πολύ λιγότερη υπολογιστική και αποθήκευση. Αυτό έχει το πλεονέκτημα ότι η απόδοση των συσκευών IoT δεν επηρεάζεται, ενώ το σύστημα ταξινομεί τις απειλές γρήγορα και ακριβώς.

Ασφάλεια στο Διαδίκτυο των πραγμάτων

Το υπόβαθρο για αυτές τις εξελίξεις είναι κάτι περισσότερο από μια τεχνική φύση: το Internet of Things (IoT) έχει αποδειχθεί απαραίτητο σε πολλές βιομηχανίες, αλλά συνεπάγεται σημαντικούς κινδύνους ασφαλείας. Σύμφωνα με το PMC] (https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/pmc11419618/), τα συστήματα ανίχνευσης εισβολών είναι ζωτικής σημασίας για την προστασία αυτών των ευάλωτων οικοσυσσωμάτων. Ένα νέο μοντέλο που ξεχωρίζει ως ιδιαίτερα ενδιαφέρον εδώ είναι η βαθιά νευρική απόφαση Forest Based IDS (DNDF-IDS) που συνδυάζει στοιχεία από μοντέλα δέντρων λήψης αποφάσεων και νευρωνικά δίκτυα. Αυτό οδηγεί σε βελτίωση της ακρίβειας και της αναγνώρισης των ανωμαλιών του δικτύου.

Η αξιολόγηση αυτού του μοντέλου λαμβάνει χώρα σε διάφορα αρχεία δεδομένων και παρουσιάζει εντυπωσιακή ακρίβεια μεταξύ 94,09% και 98,84%. Ο χρόνος πρόβλεψης είναι εξαιρετικά σύντομος, με μόνο 0,1 ms ανά εγγραφή δεδομένων. Δεν είναι λοιπόν περίεργο το γεγονός ότι αυτές οι νέες τεχνολογίες γίνονται όλο και πιο ελκυστικές! Καταφέρνουν να κάνουν αποτελεσματικές προβλέψεις με χαμηλότερο αριθμό χαρακτηριστικών, τα οποία ταυτόχρονα εξοικονομούν πόρους.

Στρατηγικές και λειτουργίες βελτιστοποίησης

Ένα κεντρικό σημείο στην ανάπτυξη των ελαφρών αναγνωριστικών είναι η χρήση διαφόρων στρατηγικών βελτιστοποίησης . Μεταξύ άλλων, το σύστημα χρησιμοποιεί μεθόδους όπως το κλάδεμα των χαρακτηριστικών για την επιτάχυνση της επεξεργασίας και τη μείωση της πολυπλοκότητας. Επιπλέον, χρησιμοποιούνται τεχνικές όπως η βελτιστοποίηση των φύλλων για την εξάλειψη των περιττών κλάδων και την ελαχιστοποίηση του βάθους του δέντρου λήψης αποφάσεων.

Η ενσωμάτωση του συστήματος Cloud-Edge είναι ιδιαίτερα συναρπαστική. Αυτό επιτρέπει συνεχείς προσαρμογές σε νέες απειλές από βάσεις δεδομένων cloud που αποθηκεύουν σημαντικές πληροφορίες σχετικά με τα πρότυπα επίθεσης. Με την εφαρμογή πρωτοκόλλων ασφαλούς μετάδοσης όπως το MQTT, εξασφαλίζεται ότι τα δεδομένα θα ρέουν με ασφάλεια μεταξύ των συσκευών.