Detección de ataques cibernéticos en un modelo basado en IoT utilizando un modelo de ANN con algoritmo genético

Gracias al IoT, nuestras vidas cotidianas son ahora más accesibles, conectadas y convenientes que nunca. Al facilitar la transferencia sin esfuerzo de grandes cantidades de datos entre dispositivos interconectados, deja la red vulnerable a diversas formas de intrusión y ataque. A medida que aumenta el número de dispositivos interconectados, la necesidad de sistemas de detección de ataques confiables para prevenir acciones maliciosas se vuelve primordial. Este artículo presenta una estrategia para detectar ataques en el Internet de las Cosas (IoT) que integra algoritmos genéticos (GA) y modelos de redes neuronales artificiales (ANN). Este artículo introduce un modelo de red neuronal artificial que utiliza algoritmos genéticos para detectar ataques en el Internet de las Cosas. Mientras que el GA ajusta los hiperparámetros del modelo ANN, el modelo ANN es responsable de determinar si el tráfico de la red es malicioso o no. Para evaluar el sistema propuesto, se utilizó un conjunto de datos de tráfico de red del Internet de las Cosas. Como demuestran los resultados, el sistema tiene una tasa de detección encomiable. El sistema puede detectar ataques DoS. Los resultados muestran que nuestro método es excelente para encontrar ataques en el Internet de las Cosas. logramos una tasa de precisión del 99.3 por ciento con nuestro ANN sugerido con GA.