بررسی و مقایسه روش های تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین در اینترنت اشیا

اینترنت اشیا به عنوان یک زیرساخت کلیدی در دنیای متصل ، امکان اتصال و ارتباط بین دستگاههای هوشمند را فراهم می کند. با افزایش روزافزون دستگاههای متصل به اینترنت ، نگرانی های امنیتی نیز برای این زیرساخت بیشتر شده است . تهدیدهای نفوذ به اینترنت اشیا می تواند عواقب جدی از جمله دسترسی غیرمجاز، سرقت اطلاعات حساس و حملات سایبری را به همراه داشته باشد. این مقاله به بررسی چالش های امنیتی مرتبط با اینترنت اشیا، از جمله کمبود استانداردهای امنیتی ، ضعف های نرم افزاری و عدم امکانات کافی برای حفاظت در برابر حملات، می پردازد. سپس ، روشهای تشخیص نفوذ موجود در اینترنت اشیا مورد بررسی و ارزیابی قرار می گیرند. در این تحقیق ، روشهای مختلفی برای تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا مورد بررسی قرار می گیرند. این روشها شامل تکنیک های مبتنی بر منطق ، تحلیل رفتاری، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، الگوریتم های تشخیص و پردازش دادهها و سیستم های تشخیص وقوع حملات می باشند. هر یک از روشهای تشخیص نفوذ در اینترنت اشیا دارای مزایا و محدودیت های خود هستند. انتخاب روش مناسب باید با توجه به نیازهای سازمانها و محیط های کاربردی انجام شود.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ، تشخیص نفوذ ، یادگیری ماشین ، دقت تشخیص