Cyberhot är en uppvisning för Internet of Things (IoT) har nyligen använts i industriell skala. Nätverksskikt attacker på IoT kan orsaka betydande störningar och förlust av information. Bland sådana attacker, routing attacker är särskilt svårt att försvara mot på grund av ad-hoc karaktären av IoT-system och resursbegränsningar av IoT-enheter. Därför behövs ett effektivt tillvägagångssätt för att upptäcka och förutsäga IoT-attacker. Systemsekretess, integritet och tillgänglighet beror på kontinuerlig säkerhet och robusthet mot routingattacker. Vi föreslår en djuplärande metod för maskininlärning för att upptäcka routingattacker för sakernas internet. I vår studie, Cooja IoT simulator har använts för generering av high-fidelity attack data, inom IoT-nätverk som sträcker sig från 10 till 1000 noder. Vi föreslår en mycket skalbar, djuplärande baserad attack detektionsmetod för detektion av IoT routing attacker som minskar rang, hej-flood och version nummermodifiering attacker, med hög noggrannhet och precision. Tillämpning av djupt lärande för cyber-säkerhet i IoT kräver tillgången till betydande IoT attack data och vi tror att IoT attack dataset som produceras i detta arbete kan användas för ytterligare forskning.
En djupt lärande etablerad maskininlärning metod har presenterats i REF för sakernas internet för att upptäcka routing attacker.
Deep Learning for Detection of Routing Attacks in the Internet of Things
{'venue': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'journal': 'Int. J. Comput. Intell. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}