Revolution på Internet of Things: Nya ID: er skyddar mot cyberattacker!

Revolution på Internet of Things: Nya ID: er skyddar mot cyberattacker!

nicht angegeben - I dagens digitaliserade värld där allt är nätverkat, cybersäkerhet och skyddet av våra system spelar en avgörande roll. En ny metod är utvecklingen av ett lätta beslut och gammalt intrångsdetekteringssystem (IDS) för IoT-nätverk, som syftar till att erkänna verkliga hot i realtid och säkerställa en hög driftseffektivitet. Nature rapporterar om ett system som är speciellt utformat för miljöer med låg komplexitet och minimal systeminsats.

Hjärtat i detta system är ett beslutsträd som är känt för sin hårdvarueffektivitet och förståelse. Detta innebär att jämfört med mer komplexa modeller, såsom djupa neuronala nätverk, kräver det mycket mindre datoranvändning och lagring. Detta har fördelen att IoT -enheternas prestanda inte påverkas, medan systemet klassificerar hot snabbt och exakt.

Säkerhet på Internet of Things

Bakgrunden för denna utveckling är mer än bara en teknisk karaktär: The Internet of Things (IoT) har visat sig vara nödvändig i många branscher, men innebär också betydande säkerhetsrisker. Enligt PMC är intrångsdetekteringssystem avgörande för skyddet av dessa utsatta ekosystem. En ny modell som sticker ut som särskilt intressant här är djupa neurala beslut skogsbaserade ID: er (DNDF-IDS) som kombinerar element från beslutsfattande trädmodeller och neurala nätverk. Detta leder till en förbättring av noggrannhet och erkännande av nätverksavvikelser.

Utvärderingen av denna modell sker på flera dataposter och visar en imponerande noggrannhet mellan 94,09% och 98,84%. Prognostiden är extremt kort, med endast 0,1 ms per datapost. Så det är inte konstigt att dessa nya tekniker blir allt mer attraktiva! De lyckas göra effektiva förutsägelser med ett lägre antal egenskaper, som samtidigt sparar resurser.

Optimeringsstrategier och funktioner

En central punkt i utvecklingen av de lätta ID: erna är användningen av olika optimeringsstrategier . Bland annat använder systemet metoder som beskärning av funktioner för att påskynda bearbetningen och minska komplexiteten. Dessutom används tekniker som bladskuren optimering för att eliminera onödiga grenar och minimera djupet i beslutsfattandet.

Molnkantens integration av systemet är särskilt spännande. Detta möjliggör kontinuerliga justeringar av nya hot från molndatabaser som lagrar viktig information om attackmönster. Med implementeringen av säkra transmissionsprotokoll som MQTT säkerställs det att uppgifterna kommer att flyta säkert mellan enheterna.