APPLYING MACHINE LEARNING TO ENSURE SECURITY AND PRIVACY IN IOT

2024

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-135-6-402-409
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Today, the Internet of Things is one of the most popular technologies having a significant impact on various aspects of our lives, including social, commercial and economic spheres. In the areas of automation, productivity and comfort, IoT offers tremendous promise for improving the quality of life, being applied in education, smart cities and other areas. However, cyber-attacks and threats pose a serious challenge to smart applications in IoT environments. The presented work investigates the privacy and security issues in the Internet of Things (IoT). The paper analyzes various security techniques, focusing on machine learning, including Naive Bayes, Random Forest and Logistic Regression, and their application to detect anomalies and attacks in IoT networks. The article emphasizes the importance of integrating advanced technologies and ethical principles to create reliable and secure IoT systems.