إطار عمل لاكتشاف الهجمات السيبرانية المبكرة باستخدام نماذج تعلم الآلة المعتمدة على أجهزة الضباب

إن الإنترنت المتزايد للأشياء (IoT) يهدف إلى ربط جوانب الحياة بما في ذلك الهياكل الذكية، والمساكن، والمدن الكاملة. ومن العوامل الرئيسية التي تدفع هذا النمو أنها تأتي من التقدم في قطاع أشباه الموصلات. يعد الإنترنت للأشياء بتقديم خدمات مبتكرة تتطلب مراكز بيانات شاملة وقدرات معالجة في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، فإن التقدم في التكنولوجيا يعد أيضًا بزيادة في سطح الهجوم والتهديدات التي ستواجه هذه الأجهزة. إن أمان الإنترنت للأشياء هو مجال ناشئ، مما يرفع الوعي بضرورة وجود آليات أمان لهذه الأجهزة المحدودة. الحلول القائمة تعتمد على حسابات ثقيلة لأجهزة تقليدية محدودة في الضباب. ومع إمكانية تنفيذ هذه الأجهزة بشكل غير محدود، هناك حاجة إلى حل أمني يمكن توسيعه ليشمل غالبية تطبيقات الإنترنت للأشياء. يقدم هذا البحث إطار عمل قائم على بايثون مع مجموعة متنوعة من أساليب الأمان والوظائف الهدف منها الكشف المبكر عن الهجمات السيبرانية باستخدام نماذج تعلم آلة متعددة في الوقت الحقيقي. تم اختبار الإطار على جهاز Raspberry Pi 4 يتم نشره داخل طبقة الحساب الضبابي، ويعمل كوسيط بين طبقات الحافة والسحاب. يتم ربط هذا الجهاز الضبابي بعد ذلك بشبكة من أجهزة الإنترنت للأشياء. ومن الجوانب المميزة لهذا الإطار هو منظوره الثنائي، الذي يلبي احتياجات المطورين والمستخدمين العاديين على حد سواء.