Rivoluzione su Internet of Things: i nuovi ID proteggono dagli attacchi informatici!

Rivoluzione su Internet of Things: i nuovi ID proteggono dagli attacchi informatici!

nicht angegeben - Nel mondo digitalizzato di oggi in cui tutto è in rete, la sicurezza informatica e la protezione dei nostri sistemi svolgono un ruolo cruciale. Un nuovo approccio è lo sviluppo di un decisione leggera e un vecchio sistema di rilevamento delle intrusioni (IDS) per le reti IoT, che mira a riconoscere le minacce reali in tempo reale e a garantire un alto livello di efficienza operativa. Nature Rapporti su un sistema appositamente progettato per ambienti con bassa complessità e sforzo minimo del sistema.

Il cuore di questo sistema è un albero decisionale noto per la sua efficienza hardware e la comprensibilità. Ciò significa che rispetto a modelli più complessi, come reti neuronali profonde, richiede molto meno calcolo e archiviazione. Ciò ha il vantaggio che le prestazioni dei dispositivi IoT non sono interessate, mentre il sistema classifica le minacce in modo rapido e preciso.

Sicurezza su Internet of Things

Il background per questi sviluppi è più di una semplice natura tecnica: Internet of Things (IoT) si è dimostrato indispensabile in molti settori, ma comporta anche notevoli rischi per la sicurezza. Secondo PMC, i sistemi di rilevamento delle intrusioni sono cruciali per la protezione di questi ecosistemi vulnerabili. Un nuovo modello che si distingue particolarmente interessante qui sono i profondi ID a base di foreste neurali (IDS DNDF) che combina elementi dai modelli di alberi decisionali e reti neurali. Ciò porta a un miglioramento dell'accuratezza e del riconoscimento delle anomalie della rete.

La valutazione di questo modello avviene su diversi record di dati e mostra una precisione impressionante tra il 94,09% e il 98,84%. Il tempo di previsione è estremamente breve, con solo 0,1 ms per record di dati. Quindi non c'è da meravigliarsi che queste nuove tecnologie stiano diventando sempre più attraenti! Riescono a fare previsioni efficienti con un numero inferiore di caratteristiche, che allo stesso tempo risparmiano risorse.

Strategie e funzioni di ottimizzazione

Un punto centrale nello sviluppo degli ID leggeri è l'uso di varie strategie di ottimizzazione . Tra le altre cose, il sistema utilizza metodi come la potatura delle caratteristiche per accelerare l'elaborazione e ridurre la complessità. Inoltre, tecniche come ottimizzazione tagliata a foglie vengono utilizzate per eliminare i rami non necessari e ridurre al minimo la profondità dell'albero decisionale.

L'integrazione del bordo cloud del sistema è particolarmente eccitante. Ciò consente continue aggiustamenti a nuove minacce dai database cloud che archiviano importanti informazioni sui modelli di attacco. Con l'implementazione di protocolli di trasmissione sicuri come MQTT, si assicura che i dati fluiscano in modo sicuro tra i dispositivi.