Révolution sur l'Internet des objets: les nouveaux ID protègent contre les cyberattaques!
Révolution sur l'Internet des objets: les nouveaux ID protègent contre les cyberattaques!
nicht angegeben - Dans le monde numérisé d'aujourd'hui dans lequel tout est en réseau, la cybersécurité et la protection de nos systèmes jouent un rôle crucial. Une nouvelle approche est le développement d'un système de détection d'intrusion de décision et d'intrusion léger (IDS) pour les réseaux IoT, qui vise à reconnaître les menaces réelles en temps réel et à assurer un niveau élevé d'efficacité opérationnelle. Nature Rapports sur un système spécialement conçu pour des environnements à faible complexité et un effort minimal du système.
Le cœur de ce système est un arbre de décision connu pour son efficacité matérielle et sa compréhensibilité. Cela signifie que par rapport à des modèles plus complexes, tels que des réseaux neuronaux profonds, il nécessite beaucoup moins de calcul et de stockage. Cela a l'avantage que les performances des appareils IoT ne sont pas affectées, tandis que le système classe les menaces rapidement et précisément.
Sécurité sur l'Internet des objets
Le contexte de ces développements est plus qu'une nature technique: le Internet des objets (IoT) s'est révélé indispensable dans de nombreuses industries, mais implique également des risques de sécurité considérables. Selon PMC, les systèmes de détection d'intrusion sont cruciaux pour la protection de ces écosystèmes vulnérables. Un nouveau modèle qui se distingue comme particulièrement intéressant ici est le IDS forêt de décision neuronale (DNDF-IDS) qui combine des éléments des modèles d'arbres décisionnels et des réseaux de neurones. Cela conduit à une amélioration de la précision et de la reconnaissance des anomalies du réseau.
L'évaluation de ce modèle a lieu sur plusieurs enregistrements de données et montre une précision impressionnante comprise entre 94,09% et 98,84%. Le temps de prévision est extrêmement court, avec seulement 0,1 ms par enregistrement de données. Il n'est donc pas étonnant que ces nouvelles technologies deviennent de plus en plus attrayantes! Ils parviennent à faire des prédictions efficaces avec un nombre plus faible de caractéristiques, ce qui permet en même temps des ressources.
Stratégies et fonctions d'optimisation
Un point central dans le développement des ID légers est l'utilisation de diverses stratégies d'optimisation . Entre autres choses, le système utilise des méthodes telles que l'élagage des fonctionnalités pour accélérer le traitement et réduire la complexité. De plus, des techniques telles que Optimisation de coupe des feuilles sont utilisées pour éliminer les branches inutiles et minimiser la profondeur de l'arbre décisionnel.
L'intégration du nuage du système est particulièrement excitante. Cela permet des ajustements continus aux nouvelles menaces des bases de données cloud qui stockent des informations importantes sur les modèles d'attaque. Avec la mise en œuvre de protocoles de transmission sécurisés tels que MQTT, il est assuré que les données se déroulent en toute sécurité entre les appareils.
| Details | |
|---|---|
| Ort | nicht angegeben |
| Quellen | |
Kommentare (0)