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Das Internet der Dinge (IoT) hat flexibles Datenmanagement und Monitoring ermöglicht, ist jedoch zunehmend anfällig für verteilte Denial-of-Service (DDoS) Angriffe. Um diese Bedrohungen zu bekämpfen und das Vertrauen sowie die Rechenkapazität von IoT-Geräten zu stärken, schlagen wir eine innovative Lösung vor, indem wir Techniken des Maschinenlernens (ML) mit Blockchain als unterstützenden Rahmen integrieren. Durch die Analyse von IoT-Verkehrsdaten setzen wir DDoS-Angriffe in den Fokus und zeigen den Bedarf an robusten Abwehrmechanismen auf. Nach der Evaluierung mehrerer ML-Modelle wählen wir das effektivste aus und integrieren es mit Blockchain zur verbesserten Erkennung und Minderung von DDoS-Bedrohungen, was die Sicherheit von IoT-Netzwerken verstärkt. Dieser Ansatz erhöht die Resilienz der Geräte und stellt einen vielversprechenden Beitrag zur sicheren IoT-Landschaft dar.
Sayed et al. (Mon,) haben diese Frage untersucht.