Revolución en Internet de las cosas: ¡Nuevas identificaciones protege contra los ataques cibernéticos!

Revolución en Internet de las cosas: ¡Nuevas identificaciones protege contra los ataques cibernéticos!

nicht angegeben - En el mundo digitalizado actual en el que todo está en red, la seguridad cibernética y la protección de nuestros sistemas juegan un papel crucial. Un nuevo enfoque es el desarrollo de un sistema de detección de intrusos (IDS) (IDS) antiguo ligero (IDS) para las redes IoT, cuyo objetivo es reconocer amenazas reales en tiempo real y garantizar un alto nivel de eficiencia operativa. Nature informes sobre un sistema especialmente diseñado para entornos con baja complejidad y un esfuerzo mínimo del sistema.

El corazón de este sistema es un árbol de decisión conocido por su eficiencia y comprensión de hardware. Esto significa que en comparación con los modelos más complejos, como las redes neuronales profundas, requiere mucha menos computación y almacenamiento. Esto tiene la ventaja de que el rendimiento de los dispositivos IoT no se ve afectado, mientras que el sistema clasifica las amenazas de manera rápida y precisa.

Seguridad en Internet de las cosas

Los antecedentes de estos desarrollos son más que una naturaleza técnica: el Internet de las cosas (IoT) ha demostrado ser indispensable en muchas industrias, pero también implica riesgos de seguridad considerables. Según PMC, los sistemas de detección de intrusos son cruciales para la protección de estos ecosistemas vulnerables. Un nuevo modelo que se destaca como particularmente interesante aquí es la profunda decisión neuronal IDS basada en el bosque (DNDF-IDS) que combina elementos de modelos de árboles de toma de decisiones y redes neuronales. Esto lleva a una mejora en la precisión y el reconocimiento de las anomalías de la red.

La evaluación de este modelo tiene lugar en varios registros de datos y muestra una precisión impresionante de entre 94.09% y 98.84%. El tiempo de pronóstico es extremadamente corto, con solo 0.1 ms por registro de datos. ¡Por lo tanto, no es de extrañar que estas nuevas tecnologías se vuelvan cada vez más atractivas! Se las arreglan para hacer predicciones eficientes con un menor número de características, lo que al mismo tiempo ahorra recursos.

Estrategias y funciones de optimización

Un punto central en el desarrollo de los ID de peso ligero es el uso de varias estrategias de optimización . Entre otras cosas, el sistema utiliza métodos como la poda de características para acelerar el procesamiento y reducir la complejidad. Además, se utilizan técnicas como la optimización de corte de hoja para eliminar las ramas innecesarias y minimizar la profundidad del árbol de toma de decisiones.

La integración del borde de la nube del sistema es particularmente emocionante. Esto permite ajustes continuos a las nuevas amenazas de las bases de datos en la nube que almacenan información importante sobre los patrones de ataque. Con la implementación de protocolos de transmisión seguros como MQTT, se asegura que los datos fluyan de manera segura entre los dispositivos.