IoT बॉटनेट गतिविधियों का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग पूर्वानुमान एल्गोरिदम का तुलनाात्मक विश्लेषण

जैसे-जैसे इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उत्पादों की प्रचलन बढ़ती जा रही है, मजबूत सुरक्षा उपायों की आवश्यकता उतनी ही महत्वपूर्ण होती जा रही है। हमारा पेपर इस चिंता को संबोधित करता है, विभिन्न मशीन लर्निंग विधियों का विस्तृत तुलनाात्मक विश्लेषण करते हुए, जो IoT बॉटनेट से संबंधित हानिकारक गतिविधियों का पता लगाने और पूर्वानुमान करने में उनकी प्रभावशीलता का आकलन करता है। यह पेपर उन्नत मशीन लर्निंग (ML) पूर्वानुमान तकनीकों का उपयोग करके IoT बॉटनेट संचालन के लिए प्रारंभिक पहचान विधियों का सावधानीपूर्वक अध्ययन करता है। इसके लिए, हम CICIoT2023 डेटा सेट का उपयोग करते हैं, जो विभिन्न उपकरण इंटरैक्शन और संचार पैटर्न कैप्चर करने वाले नेटवर्क से प्राप्त एक वास्तविक दुनिया का IoT डेटा सेट है। यह डेटा सेट मशीन लर्निंग तकनीकों के निर्माण और मूल्यांकन के लिए ढांचे के रूप में कार्य करता है, जिसमें सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM), के-निकटतम पड़ोसी (k-NN), नैव बायस, रैंडम फॉरेस्ट (RF), लॉजिस्टिक रिग्रेशन (LR), और निर्णय वृक्ष (DT) विधियाँ शामिल हैं। प्रदर्शन मीट्रिक्स जैसे सटीकता, सटीकता, F1-स्कोर, ROC वक्र, भ्रम मैट्रिक्स, और पुनः कॉल का उपयोग बॉटनेट पहचान में एल्गोरिदम की क्षमताओं की अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जाता है। इसके अतिरिक्त, यह पेपर गणनात्मक जटिलता और पहचान सटीकता के बीच व्यापारिक संतुलनों की भी जांच करता है। यह विश्लेषण विशेष IoT सुरक्षा परिदृश्यों के लिए सबसे उपयुक्त ML तकनीकों के चयन में सहायता करता है। यह तुलनाात्मक विश्लेषण IoT बॉटनेट खोज रणनीतियों के विकास की नींव रखता है, शोधकर्ताओं, व्यवसायियों, और उद्योग के विशेषज्ञों को महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करता है जो बढ़ती साइबर खतरों के खिलाफ IoT पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत बनाने की दिशा में कार्य कर रहे हैं। हमें उम्मीद है कि हमारे निष्कर्ष क्षेत्र में अधिक चर्चाओं और विकास की शुरुआत करेंगे, IoT परिदृश्य में अधिक मजबूत और अनुकूलनशील सुरक्षा उपायों की स्थापना को बढ़ावा देंगे।