ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ В ІНТЕРНЕТІ РЕЧЕЙ ЗА ДОПОМОГОЮ ТЕХНОЛОГІЙ ОБЧИСЛЮВАНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Наразі технологія Інтернету речей (Internet of Things, IoT) стрімко трансформує сучасні галузі індустрії, інтегруючи фізичні об’єкти з цифровими системами для забезпечення інтелектуальної взаємодії. Проте збільшення кількості підключених пристроїв і відкритість середовища можуть створюють певні проблеми виклики в області кібербезпеки. Традиційні системи виявлення вторгнень виявляються малоефективними в мережах IoT через обмежені ресурси пристроїв, динамічну топологію мереж і велику кількість нових, раніше невідомих атак. Для підвищення ефективності систем виявлення вторгнень доцільно використовувати підхід, заснований на використанні технологій обчислюваного інтелекту, зокрема методів машинного навчання, еволюційних моделей та алгоритмів обробки нечіткої інформації. У цій статті розглянуто застосування технологій обчислюваного інтелекту для підвищення ефективності систем виявлення вторгнень у середовищі IoT. У роботі обґрунтовано доцільність використання технологій обчислюваного інтелекту для підвищення ефективності виявлення аномальної поведінки та несанкціонованих дій у мережевому трафіку. Запропоновано підхід до побудови інтелектуальної системи виявлення вторгнень на основі нечіткого контролера, здатного адаптивно реагувати на змінні характеристики середовища та невизначеність у вхідних даних. У межах дослідження розроблено структуру нечіткого контролера типу Мамдані, визначено вхідні та вихідні змінні, сформовано базу нечітких правил та функцій належності. Здійснено моделювання роботи контролера в середовищі MATLAB. Розроблений нечіткий контролер може бути використаний як складова частина систем виявлення вторгнень. Отримані результати підтверджують доцільність застосування технологій  обчислюваного інтелекту для підвищення надійності захисту IoT-мереж. Запропонований підхід може бути використаний як основа для побудови ефективних систем виявлення вторгнень нового покоління для підвищення стійкості IoT-інфраструктур.