Yazar
Tarlan, Ozan, Şafak, I., Çakmakçı, Kübra Kalkan
Basım Tarihi
2022
Basım Yeri
-
IEEE Bilgisayar Topluluğu
Konu
Dağıtılmış defter teknolojisi, Nesnelerin interneti, Makine öğrenimi, Ağ güvenliği
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-166541332-9
Kayıt Numarası
a22111da-f6a0-489c-81df-c653531c1e80
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2022
Örnek Metin
Endüstriyel uygulamalar son derece güvenilir, güvenli, düşük güçlü ve düşük gecikmeli iletişim gerektirir. Bununla birlikte, endüstriyel ortamdaki kablosuz iletişim bağlantıları, yukarıdaki gereksinimleri tehlikeye atabilecek çeşitli kanal bozukluklarına maruz kalmaktadır. Bu makale, Nesnelerin İnterneti (IoT) ağ güvenliğini sağlamak ve dağıtılmış bir yaklaşım kullanarak çok yollu Rayleigh sönümlemesinin neden olduğu parazitin etkilerini azaltmak için yeni, güvenilir bir kara listeye alma protokolü sunmaktadır. Önerilen kara listeye alma protokolü, düz Rayleigh sönümlemesinin Message Queuing Telemetri Aktarımı (MQTT) iletişimlerini kesintiye uğrattığı dağıtılmış bir IoT ağ kurulumu üzerinden simüle edilir. Dağıtılmış sunucular, bireysel olarak anormallik tespitini gerçekleştirip sonuçlarını hashgraph ağına gönderdikten sonra bir cihazın kara listeye alınıp alınmayacağına gerçek zamanlı olarak ortaklaşa karar verir. IoT cihazları, gerçek zamanlı paket yakalama verileriyle eğitilmiş çeşitli makine öğrenimi (ML) algoritmalarını kullanan bir cihaz parmak izi yöntemiyle sınıflandırılır. Önerilen kara listeye alma protokolünün, karma saldırılar için sunucu sayısı birden beşe çıktıkça kötü niyetli cihazların kara listeye alınmasının doğruluğunu %42'den %82'ye çıkardığı gösterilmiştir. Ayrıca Hizmet Reddi (DoS) saldırıları için ilgili çalışmalara kıyasla %47,2-%97,6 arasında değişen doğruluk oranlarına karşılık %47,4-%90,7 arasında daha yüksek doğruluk oranları elde etmektedir. Önerilen protokol, üretim tesislerindeki zorlu iletişim ortamlarının etkilerini azaltma konusunda Endüstriyel IoT (IIoT) için özellikle uygundur.
DOI
10.1109/ICOIN53446.2022.9687198
Cilt
2022
