مشاهده مشخصات مقاله
تشخیص ناهنجاری بات‌نت‌های حوزة اینترنت اشیاء مبتنی بر ترکیب روش‌های یادگیری دسته‌ای و جریانی
|
نویسنده (ها) |
-
بشری پیشگو
-
احمد اکبری ازیرانی
-
بیژن راحمی
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و پنجمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
رشد روزافزون اینترنت اشیاء، علیرغم دستاوردهای فراوان در حوزة تکنولوژی، ریسک‌های امنیتی متنوعی را نیز به همراه داشته است. بات‌نت‌های این حوزه به عنوان گونه‌ای از حملات امنیتی پیچیده شناخته می‌شوند که می‌توان از ابزارهای یادگیری ماشین، به منظور شناسایی و کشف آنها استفاده نمود. شناسایی حملات مذکور از یک سو نیازمند کشف الگوی رفتاری آنها مبتنی بر حجم وسیع داده‌های پیشین می‌باشد و از سوی دیگر می‌بایست وفق‌پذیر بوده و به لحاظ عملیاتی به صورت بلادرنگ عمل نماید. کشف الگوی رفتاری بات‌نت‌ها از طریق تکنیک‌های یادگیری دسته‌ای امکان‌پذیر می‌باشد اما این تکنیک‌ها به دلیل نیاز به زمان بالای یادگیری، نمی‌توانند به صورت بلادرنگ به شناسایی الگوهای جدید بپردازند و به صورت وفق‌پذیر عمل نمایند. در مقابل تکنیک‌های یادگیری جریانی، سابقة محدودی از الگوهای پیشین را بررسی می‌نمایند اما قادر به شناسایی در زمان کوتاه هستند.
به منظور برآورده ساختن نیازهای مذکور، در این مقاله به ارائة راهکاری مبتنی بر ترکیب روش‌های یادگیری جریانی و دسته‌ای با هدف تشخیص ناهنجاری بات‌نت‌ها می‌پردازیم. نتایج آزمایشات در مجموعه داده‌ای مشتمل بر دو نوع بات‌نت شناخته شده، بیانگر آن است که روش پیشنهادی، با دقتی بالاتر از روش یادگیری دسته‌ای، قادر به تشخیص در زمانی قابل مقایسه با روش‌های یادگیری جریانی می‌باشد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}