Rewolucja w Internecie rzeczy: nowe identyfikatory chroni przed cyberatakami!

Rewolucja w Internecie rzeczy: nowe identyfikatory chroni przed cyberatakami!

nicht angegeben - W dzisiejszym, zdigitalizowanym świecie, w którym wszystko jest w sieci, bezpieczeństwo cybernetyczne i ochrona naszych systemów odgrywają kluczową rolę. Nowym podejściem jest opracowanie lekkiego systemu detekcji decyzyjnych i starych wtargnięcia (IDS) dla sieci IoT, którego celem jest rozpoznanie rzeczywistych zagrożeń w czasie rzeczywistym i zapewnienie wysokiego poziomu wydajności operacyjnej. Nature zgłasza system specjalnie zaprojektowany dla środowisk o niskiej złożoności i minimalnym wysiłku systemowym.

Sercem tego systemu jest drzewo decyzyjne znane z wydajności i zrozumienia sprzętu. Oznacza to, że w porównaniu z bardziej złożonymi modelami, takimi jak głębokie sieci neuronalne, wymaga znacznie mniejszego obliczania i przechowywania. Ma to tę zaletę, że nie ma to wpływu na wydajność urządzeń IoT, podczas gdy system klasyfikuje zagrożenia szybko i precyzyjnie.

Bezpieczeństwo w Internecie rzeczy

Tło dla tych wydarzeń jest czymś więcej niż tylko technicznym charakterem: Internet of Things (IoT) okazał się niezbędny w wielu branżach, ale także pociąga za sobą znaczne ryzyko bezpieczeństwa. Według PMC systemy wykrywania włamań są kluczowe dla ochrony tych wrażliwych ekosystemów. Nowym modelem, który wyróżnia się tutaj szczególnie interesujący, jest IDS w lesie decyzyjnej decyzyjnej neuronowej (DNDF-IDS) , który łączy elementy z modeli drzew decyzyjnych i sieci neuronowych. Prowadzi to do poprawy dokładności i rozpoznawania anomalii sieciowych.

Ocena tego modelu odbywa się w kilku rekordach danych i pokazuje imponującą dokładność od 94,09% do 98,84%. Czas prognozy jest wyjątkowo krótki, z zaledwie 0,1 ms na rekord danych. Nic więc dziwnego, że te nowe technologie stają się coraz bardziej atrakcyjne! Udaje im się dokonywać wydajnych prognoz o mniejszej liczbie cech, które jednocześnie oszczędza zasoby.

Strategie i funkcje optymalizacji

Centralnym punktem rozwoju lekkich IDS jest zastosowanie różnych strategii optymalizacji . Między innymi system wykorzystuje metody takie jak przycinanie funkcji w celu przyspieszenia przetwarzania i zmniejszenia złożoności. Ponadto techniki takie jak optymalizacja liści stosuje się do wyeliminowania niepotrzebnych gałęzi i minimalizacji głębokości drzewa decyzyjnego.

Integracja systemu Cloud-Edge jest szczególnie ekscytująca. Umożliwia to ciągłe dostosowywanie nowych zagrożeń z baz danych w chmurze, które przechowują ważne informacje na temat wzorców ataku. Dzięki wdrożeniu bezpiecznych protokołów transmisji, takich jak MQTT, zapewnia, że dane będą bezpiecznie przepływać między urządzeniami.