Развитие аналитического и алгоритмического обеспечения поддержки принятия решений при вторжениях в систему Интернета вещей с учетом человеческого фактора
Аннотация
В докладе рассматриваются вопросы исследования и классификации видов атак на устройства Интернета вещей (IoT), существующих систем обнаружения вторжений и средств защиты, а также направления совершенствования средств защиты с использованием современных нейросетевых подходов и методов оптимизации. Предложен подход и алгоритм, сочетающий использование ансамбля нейронных сетей и алгоритма оптимизации "серых волков" (Grey Wolf Optimization - GWO). Представлены результаты расчетов, подтверждающие возможность улучшения качества классификации вторжений с помощью нового алгоритма, предложен способ повышения устойчивости алгоритма при появлении новых параметров атак, не учтенных в обучающей выборке. Алгоритм может быть использован для повышения безопасности Интернета вещей.
The report discusses issues of research and classification of types of attacks on Internet of Things (IoT) devices, existing intrusion detection systems and security measures, as well as directions for improving security tools using modern neural network approaches and optimization methods. An approach and algorithm are proposed that combines the use of an ensemble of neural networks and the Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm. Calculation results are presented that confirm the possibility of improving the quality of intrusion classification using a new algorithm, and a method is proposed to increase the stability of the algorithm when new attack parameters appear that are not taken into account in the training set. The algorithm can be used to improve the security of the Internet of Things.
The report discusses issues of research and classification of types of attacks on Internet of Things (IoT) devices, existing intrusion detection systems and security measures, as well as directions for improving security tools using modern neural network approaches and optimization methods. An approach and algorithm are proposed that combines the use of an ensemble of neural networks and the Gray Wolf Optimization (GWO) algorithm. Calculation results are presented that confirm the possibility of improving the quality of intrusion classification using a new algorithm, and a method is proposed to increase the stability of the algorithm when new attack parameters appear that are not taken into account in the training set. The algorithm can be used to improve the security of the Internet of Things.