نهج التعلم العميق الهجين لاكتشاف هجمات إعادة التشغيل وهجمات الحرمان من الخدمة الموزعة في مدينة ذكية

تتعتمد بنية المدينة الذكية اليوم بشكل رئيسي على تقنيات إنترنت الأشياء (IoT). تسهل تقنية إنترنت الأشياء أساسيًا منصة لأتمتة الخدمات من خلال اتصالات الكائنات المتنوعة عبر العمود الفقري للإنترنت. ومع ذلك، فإن القضايا الأمنية المرتبطة بشبكات إنترنت الأشياء تجعل بنية المدينة الذكية معرضة للهجمات الإلكترونية. على سبيل المثال، تنتهك هجمات الحرمان من الخدمة الموزعة (DDoS) شروط التفويض في بنية المدينة الذكية؛ بينما تنتهك هجمات إعادة التشغيل شروط المصادقة في بنية المدينة الذكية. تؤدي كلتا الهجمتين إلى اضطراب مادي في بنية المدينة الذكية، مما قد يؤدي حتى إلى خسائر مالية و/أو فقدان أرواح بشرية. في هذه الورقة، تم تطوير نموذج تعلم عميق هجين لكشف هجمات إعادة التشغيل وDDoS في منصة مدينة ذكية في الحياة الواقعية. تم تقييم أداء النموذج الهجين المقترح باستخدام مجموعات بيانات حقيقية للمدينة الذكية (البيئية، نهر ذكي وتربة ذكية)، حيث تم محاكاة هجمات DDoS وإعادة التشغيل. أفاد النموذج المقترح بمعدلات دقة عالية: 98.37% لمجموعة البيانات البيئية، 98.13% لمجموعة بيانات النهر الذكي، و99.51% لمجموعة بيانات التربة الذكية. أظهرت النتائج أداءً محسنًا للنموذج المقترح مقارنةً بموديلات التعلم الآلي والتعلم العميق الأخرى من الأدبيات.