Mô hình IoT-Fog-Cloud cho việc phát hiện bất thường sử dụng Naïve Bayes cải tiến và phân tích thành phần chính

S. Manimurugan1
1Department of Computer Engineering, Faculty of Computers and Information Technology, University of Tabuk, Tabuk, Kingdom of Saudi Arabia

Tóm tắt

Internet of Things (IoT) là một trong những lĩnh vực nổi bật đang nổi lên trong lĩnh vực công nghệ thông tin. IoT cấu thành nền tảng cho các cơ sở hạ tầng tương lai, phát triển sự tiến bộ của các thành phố thông minh trong tương lai một cách tự nhiên và bền vững. Tuy nhiên, IoT dễ bị tổn thương trước các cuộc tấn công mạng khác nhau. Hai vấn đề quan trọng nhất của IoT là bảo mật và quyền riêng tư. Trong nghiên cứu này, sự tích hợp của IoT với điện toán đám mây và điện toán sương mù có thể cung cấp một nền tảng được cải thiện để hỗ trợ các ứng dụng thành phố thông minh IoT. Điện toán đám mây có thể cung cấp lưu trữ dữ liệu tại cấp quản lý hàng đầu và điện toán sương mù có thể cung cấp nhiều dịch vụ khác nhau để hỗ trợ các ứng dụng thành phố thông minh dựa trên IoT. Kiến trúc tích hợp của mô hình IoT-Fog-Cloud được trình bày trong nghiên cứu này. Để phân tích dựa trên Hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên mạng (NIDS) nhằm phát hiện bất thường, bộ phân loại Naïve Bayes cải tiến (INB) dựa trên kỹ thuật Phân tích thành phần chính (PCA) được đề xuất trong công trình này. Bộ dữ liệu UNSW-NB15 được sử dụng để đánh giá mô hình phát hiện tấn công. Kỹ thuật PCA được sử dụng để trích xuất các đặc trưng của bộ dữ liệu, và bộ phân loại INB được sử dụng để phân loại các cuộc tấn công. Kỹ thuật này được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả của việc phát hiện bất thường và cải thiện phân tích hiệu suất về độ chính xác, độ tinh cậy, độ hồi tưởng và tỷ lệ phát hiện. Mô hình INB-PCA đạt được độ chính xác 92,48% và tỷ lệ phát hiện 95,35%.

Từ khóa

#Internet of Things #bảo mật #thành phố thông minh #điện toán đám mây #điện toán sương mù #phát hiện bất thường.

Tài liệu tham khảo

Afag SEB (2020) Classification of lung nodules using improved residual convolutional neural network. J Comput Sci Intell Technol 1(1):15–21 Anuroop G, Tim W, Maia A, Jyotheesh G (2020) Detecting sensor faults, anomalies, and outliers in the internet of things: a survey on the challenges and solutions. Electron 9(511):1–15 Eltigani AMY, Hassan IB (2020) Classification of diabetic retinopathy using stacked autoencoder-based deep neural network. J Comput Sci Intell Technol 1(1):09–14 Husam R, Tibor C (2018) IoT based Smart Cities. In: International Symposium on Networks, Computers, and Communications (ISNCC), pp 1–4 Ibrahim A, Ali A, Esam A, Raed A, Mohamed Z, Hua M (2019) AD-IoT: anomaly detection of IoT cyberattacks smart city using machine learning. In: IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), pp 305–310 Ioannis S, Panayiotis K, Mihalis P, Cristina A, Javier L (2018) A Survey of IoT-enabled cyberattacks: assessing attack paths to critical infrastructures and services. IEEE Commun Surv Tutor 20(4):3453–3495 Iqbal HS, Yoosef BA, Fawaz A, Asif IK (2020) IntruDTree: a machine learning-based cyber security intrusion detection model. Symmetry 12(754):1–15 Jadel A, Khalid A (2019) Internet of Things cyber attacks detection using machine learning. Int J Adv Comput Sci Appli 10(12):627–634 Joy D, Sarbani R (2017) IoT-Fog-Cloud based architecture for smart city: prototype of a smart building. In: 2017 7th International Conference on Cloud Computing, Data Science and Engineering–Confluence, pp 237–242 Junaid A, Muhammad AA, Roohi A, Khaled S, Mamoun A, Razi I (2020) A review of performance, energy, and privacy of intrusion detection systems for IoT. Electron 9(629):1–24 Kejun C, Shuai Z, Zhikun L, Yi Z, Qingxu D, Sandip R, Yier J (2018) Internet-of-things security and vulnerabilities: taxonomy, challenges, and practice. J Hardw Syst Sec 2:97–110 Mahmudul H, Md. Milon I, Md. Ishrak IZ, Hashem MMA (2019) Attack and anomaly detection in IoT sensors in IoT sites using machine learning approaches. Internet Things 7:1–14 Mao VN, Hakima C, Tie L, Tony QSQ (2019) Adaptive anomaly detection for IoT data in hierarchical edge computing. AAAI Workshop Artif Intell Things (AIoT) Moustafa N, Slay J (2015) UNSW-NB15: a comprehensive data set for network intrusion detection systems (UNSW-NB15 network data set). 2015 Military Communications and Information Systems Conference (MilCIS), Canberra, pp 1–6. https://www.unsw.adfa.edu.au/unsw-canberra-cyber/cybersecurity/ADFA-NB15-Datasets/. Accessed 16 Oct 2020 Muhammad B, Rana AR, Bilal K, Byung-Seo K (2018) IoT elements, layered architectures, and security issues: a comprehensive survey. Sensors 8(2796):1–37 Muneeshwari P, Kishanthini M (2020) A new framework for anomaly detection in NSL-KDD dataset using hybrid neuro-weighted genetic algorithm. J Comput Sci Intell Technol 1(1):29–36 Mustafa M, Eltayeb AR, Mustafa ES (2020) Hybrid convolutional neural network with PSO based severe dengue prognosis method in human genome data. J Comput Sci Intell Technol 1(1):22–28 Nader M, Jameela A J, Imad J (2019) Towards fault-Tolerant Fog computing for IoT-based smart city applications. In: IEEE 9th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), pp 752–757 Nadia C, Mohamed M, Akka Z, Cyrille S, Parvez F (2019) Network intrusion detection for IoT security based on learning techniques. IEEE Commun Surv Tutorials 21(3):2671–2701 Narmatha C, Eljack SM, Tuka AARM, Manimurgan S, Mustafa M (2020) A hybrid fuzzy brain-storm optimization algorithm for the classification of brain tumor MRI images. J Ambient Intell Human Comput. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02470-5 Prajoona V, Sriramakrishnan P, Sridhar S, Charlyn Pushpa Latha G, Priya A, Ramkumar S, Robert Singh A, Rajendran T (2020) Knowledge based fuzzy c-means method for rapid brain tissues segmentation of magnetic resonance imaging scans with CUDA enabled GPU machine. J Ambient Intell Human Comput. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02132-6 Pu L, Chen X, Xu J, Fu X (2016) D2D fogging: an energy-efficient and incentive-aware task offloading framework via network-assisted D2D collaboration. IEEE J Sel Areas Commun 34(12):3887–3901 Salaheldin LS, Lutfi AM (2020) A novel intrusion detection system in WSN using Hybrid Neuro-Fuzzy filter with ant colony algorithm. J Comput Sci Intell Technol 1(1):01–08 Shyara TR, Saroj H (2013) Enhanced Naïve Bayes algorithm for intrusion detection in data mining. Int J Comput Sci Inform Technol 4(6):960–962 Thavasimuthu R, Sridhar KP, Manimurugan S, Deepa S (2019) Recent innovations in soft computing applications. Curr Signal Transduct Ther 14(2):129–130 Tran V K, Yuris M S, Dinh T H, Nguyen L T, Diep N, Nguyen V H, Eryk D (2020) Collaborative Learning Model for Cyberattack Detection Systems in IoT Industry 4.0. IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), pp 1–6 Xiaoyan H, Liancheng X, Min R, Weiping G (2015) A Naive Bayesian network intrusion detection algorithm based on Principal Component Analysis. In: 7th International Conference on Information Technology in Medicine and Education, pp 325–328