سیستم پایش و هشداردهی زودهنگام حملات سایبری به زیرساختهای حیاتی با استفاده از تحلیل دادههای سنسورهای IoT و الگوریتمهای یادگیری عمیق

زیرساختهای حیاتی (CI)، مانند شبکه های برق هوشمند و سیستمهای آبرسانی ستون فقرات جوامع مدرن را تشکیل میدهند و اختلال در عملکرد آنها میتواند پیامدهای فاجعه بار اقتصادی و اجتماعی به همراه داشته باشد. با دیجیتالی شدن روزافزون و ادغام گسترده دستگاههای اینترنت اشیا (IoT) در این زیرساختها، سطح حمله برای تهدیدات سایبری به شدت افزایش یافته و روشهای امنیتی سنتی دیگر کارایی لازم را ندارند. این مقاله یک رویکرد جامع و مروری برای طراحی و پیاده سازی یک سیستم پایش و هشداردهی زودهنگام را ارائه میدهد که از پتانسیل داده های عظیم تولید شده توسط سنسورهای گسترده IoT و قدرت تحلیل الگوریتم های یادگیری عمیق (DL) بهره میبرد. در این چارچوب تکنیکهای مختلف یادگیری عمیق از جمله شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل داده های بصری و مکانی شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM) برای پایش دادههای سری زمانی سنسورها و روشهای یادگیری ترکیبی برای افزایش دقت و پایداری مدل مورد بررسی قرار میگیرند این مقاله ضمن تشریح معماری مفهومی چنین سیستمی، به بررسی چالشهای کلیدی مانند کیفیت و حجم داده ها مقیاس پذیری، حملات متخاصم و نیاز به یادگیری تطبیقی میپردازد نتایج این بررسی نشان میدهد که تلفیق هوشمندانه داده های چندوجهی از منابع مختلف IoT و تحلیل آنها با مدلهای یادگیری عمیق ،پیشرفته میتواند یک پارادایم دفاعی فعال، هوشمند و انعطاف پذیر ایجاد کند که قادر به شناسایی ناهنجاریها و پیش بینی حملات سایبری قبل از وقوع آنهاست و امنیت و پایداری زیر ساختهای حیاتی را به شکل چشمگیری ارتقا می دهد.

کلیدواژه ها:

زیر ساختهای حیاتی ، اینترنت اشیا (IoT) ، امنیت سایبری ، شبکه برق هوشمند ، سیستمهای آبرسانی