Улучшение безопасности мобильных адекватных сетей: гибридная модель глубокого обучения для обнаружения атак затопления

Улучшение безопасности мобильных ад-хок сетей

Ад-хок сети — это децентрализованные сети, где узлы общаются без фиксированной инфраструктуры. Они часто используются в военных, для восстановления после катастроф и в IoT. Каждый узел выполняет функции как хоста, так и маршрутизатора, динамически передавая данные.

Проблемы с атаками затопления

Атаки затопления происходят, когда злонамеренный узел чрезмерно отправляет ложные запросы на маршруты или данные, перегружая сеть. Это приводит к исчерпанию ресурсов, увеличению задержек и потенциальному сбою сети.

Решения для борьбы с атаками

Недавние исследования сосредоточены на маршрутизации на основе доверия, классификации с помощью машинного обучения и адаптивного обнаружения вторжений. Используются такие технологии, как SVM, нейронные сети и алгоритмы оптимизации для улучшения обнаружения атак и надежности сети. Гибридные модели повышают точность и снижают количество ложных срабатываний.

Новый подход к маршрутизации

Недавно было предложено новое решение — гибридный протокол маршрутизации, который использует модель CNN-LSTM/GRU для классификации узлов. Этот подход сочетает машинное обучение с протоколом маршрутизации для оптимизации энергоэффективности и предотвращения атак. Узлы классифицируются как доверенные или недоверенные на основе их поведения при передаче пакетов.

Как работает модель

Для повышения точности модель использует CNN для извлечения признаков, а затем LSTM или GRU для обучения последовательностям. Протокол удаляет злонамеренные узлы при обнаружении атак затопления, что обеспечивает экономию энергии. Используется MATLAB для создания обучающего набора данных и реализации классификации на основе евклидова расстояния.

Результаты исследований

Исследования показали, что предложенная модель превосходит существующие подходы, достигая более высокого коэффициента доставки пакетов и улучшенной пропускной способности. Она также демонстрирует более быстрое время обнаружения атак и высокую точность классификации.

Ограничения и будущее

Несмотря на обещающие результаты, модель имеет ограничения. Её вычислительная сложность возрастает с увеличением размера сети, что ограничивает использование в реальном времени. Также необходимы регулярные обновления и повторное обучение для адаптации к новым стратегиям атак.

Как использовать ИИ для вашего бизнеса

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), рассмотрите следующие шаги:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с малого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.