مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

سیستم تشخیص نفوذ نوین جهت افزایش امنیت اینترنت اشیا مبتنی بر تجمیع رویکرد تکاملی، بلاکچین و یادگیری فدرال

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد زنجان، زنجان، ایران
2 دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد خدابنده، زنجان، ایران
چکیده
این پژوهش، یک سیستم نوین تشخیص نفوذ ترکیبی درجهت افزایش امنیت اینترنت اشیا (IoT) طراحی کرده است. هسته سیستم پیشنهادی بر تلفیق بلاکچین، یادگیری فدرال و الگوریتم تکاملی کلاغ استوار است. رویکرد پیشنهادی ضمن بهبود امنیت، حفظ حریم خصوصی داده ها را نیز تضمین می کند. بدین منظور، چارچوبی مبتنی بر یادگیری فدرال برای تشخیص ناهنجاری‌ها توسعه یافته است. در فرآیند اجرا، داده ها ابتدا به بلوک‌های مستقل تقسیم می‌شوند. سپس نمونه ها با ترکیب یادگیری فدرال و بلاکچین، جهت آموزش مدل و شناسایی استخراج می‌گردند. ارزیابی سیستم با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق نظارت شده و نظارت‌نشده انجام شده است. عملکرد چارچوب پیشنهادی در مقایسه با روش های غیر‌فدرال، برتری دارد. همچنین کارایی مدل‌ها در ارتقای امنیت شبکه IoT مقایسه گردید. استحکام رویکرد پیشنهادی در برابر بردارهای حمله متنوع و سطوح مختلف مقیاس‌پذیری سنجیده شد. به منظور کاهش بار محاسباتی و هزینه های ارتباطی، الگوریتم های یادگیری فدرال با نمونه های کارآمد جایگزین شدند. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که ترکیب آستانه گذاری پویا با یادگیری فدرال، دقت طبقه‌بندی ترافیک شبکه را برای تشخیص حملات DDoS افزایش می دهد.بر پایه نتایج ارزیابی، سیستم پیشنهادی به دقت ۹۸.۷٪ دست یافته است. نرخ مثبت واقعی (TPR) و فراخوانی(Recall) برابر با ۰.۹۸۷ و نرخ مثبت کاذب (FPR) برابر با ۰.۰۲۶ محاسبه شد، که این مقادیر در مقایسه با پژوهش های مرتبط، نشان‌دهنده عملکرد برتر سیستم پیشنهادی است.
کلیدواژه‌ها

[1] سنگبرکان، مجید، جلالی بیدگلی، امیر، ارائه یک مدل‌ محاسبه اعتماد در شبکه‌ اینترنت اشیا ناهمگون جهت افزایش استحکام در برابر حملات، مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات، جلد 10، شماره 3، پاییز 1400.
[2] جعفری، زهرا، رنجبر، وحید، مصطفوی، سید اکبر، ارائه یک سازوکار مدیریت اعتماد مبتنی بر بلاکچین برای اینترنت اشیاء، مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات، جلد 12، شماره 4، زمستان 1402.
[3] J. Liu, A. Wu, “Comprehensive Survey on Blockchain Technology and Its Applications”, Highlights in Science, Engineering and Technology, 85: pp. 128-138, 2024.
[4] N. Fareghzadeh, MA. Seyyedi, M. Mohsenzadeh, “Toward holistic performance management in clouds: taxonomy, challenges and opportunities”, Journal of Supercomputing, 75(1), p. 272, 2019.  https://doi.org/10.1007/s11227-018-2679-9.
[5] N. Sharma, M. Shamkuwar, I. Singh, “The history, present and future with IoT”, In Internet of things and big data analytics for smart generation, Cham: Springer International Publishing, pp. 27-51, 2018.
[6] H. M. Shirazi, N. Fareghzadeh, and A. Seyyedi, “A combinational approach to service identification in SOA”,  Journal of Applied Sciences Research, 5(10), pp. 1390-1397, 2009.
[7] Al Sadawi, M.S. Hassan, and M. Ndiaye, “A survey on the integration of blockchain with IoT to enhance performance and eliminate challenges”, IEEE Access 9, pp. 54478-54497, 2021.
[8] Ouaddah, A. Abou Elkalam, and A. Ait Ouahman, “FairAccess: a new Blockchain‐based access control framework for the Internet of Things”, Security and communication networks 9(18): pp. 5943-5964, 2016.
[9] H. Wang, et al., “RDIC: A blockchain-based remote data integrity checking scheme for IoT in 5G networks”, Journal of Parallel and Distributed Computing 152: pp. 1-10, 2021.
[10] S.B. Rane, and Y.A.M. Narvel, “Data-driven decision making with Blockchain-IoT integrated architecture: a project resource management agility perspective of industry 4.0”, International Journal of System Assurance Engineering and Management 13(2): pp. 1005-1023, 2022.
[11] S. Sun, et al., “Blockchain-based IoT access control system: towards security, lightweight, and cross-domain”, IEEE Access 9: pp. 36868-36878, 2021.
[12] Amrullah, “A Review and Comparative Analysis of Intrusion Detection Systems for Edge Networks in IoT”, Intellithings Journal 1(1): pp. 1-10, 2025.
[13] G. Akar, et al., “L2D2: A Novel LSTM Model for Multi-Class Intrusion Detection Systems in the Era of IoMT”, IEEE Access, 2025.
[14] M.E. Manaa, et al., “DDoS attacks detection based on machine learning algorithms in IoT environments”, Inteligencia Artificial 27(74): pp. 152-165, 2024.
[15] H. Kamal, and M. Mashaly, “Advanced Hybrid Transformer-CNN Deep Learning Model for Effective Intrusion Detection Systems with Class Imbalance Mitigation Using Resampling Techniques”, Future Internet 16(12): pp. 481, 2024.
[16] O.P. Olawale, and S. Ebadinezhad, “Cybersecurity anomaly detection: Ai and ethereum blockchain for a secure and tamperproof ioht data management”, IEEE Access, 2024.
[17] B.A. Sukhni, et al., “Extracting Optimal Number of Features for Machine Learning Models in Multilayer IoT Attacks”, Sensors 24(24): pp. 8121, 2024.
[18] M. Esmaeili, et al., “Machine Learning-Assisted Intrusion Detection for Enhancing Internet of Things Security”, arXiv preprint arXiv:2410.01016, 2024.
[19] D. Rani, et al., “Design of an intrusion detection model for IoT-enabled smart home”, IEEE Access 11: pp. 52509-52526, 2023.
[20] J. Hassan, et al., “A survey on blockchain-based intrusion detection systems for IoT”, VAWKUM Transactions on Computer Sciences 11(1): pp. 138-151, 2023.
[21] Liang, et al., “Intrusion detection system for the internet of things based on blockchain and multi-agent systems”, Electronics 9(7): pp. 1120, 2020.
[22] K. Ambili, and J. Jose, “Trust based intrusion detection system to detect insider attacks in IoT systems”, in Information Science and Applications: ICISA 2019, Springer, pp. 631-638, 2019.
[23] M. Nemati, N. Fareghzadeh, Investigating the applicable security encryption algorithms, Arman Process Journal (APJ), 2(3):21-9, 2021.
[24] Y. Chen, and J. Liu, “Distributed community detection over blockchain networks based on structural entropy”, In Proceedings of the 2019 ACM International Symposium on Blockchain and Secure Critical Infrastructure, 2019.
[25] G.D. Putra, et al., “Towards scalable and trustworthy decentralized collaborative intrusion detection system for IoT”, In 2020 IEEE/ACM Fifth International Conference on Internet-of-Things Design and Implementation (IoTDI), 2020.
[26] Laufenberg, et al., “An architecture for blockchain-enabled collaborative signature-based intrusion detection system”, In Proceedings of the 20th Annual SIG Conference on Information Technology Education”, 2019.
[27] N. Alexopoulos, et al., “Towards blockchain-based collaborative intrusion detection systems. in Critical Information Infrastructures Security: 12th International Conference”, CRITIS 2017, Lucca, Italy, October 8-13, 2017.
[28] B. Hu, et al., “A collaborative intrusion detection approach using blockchain for multimicrogrid systems”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 49(8): pp. 1720-1730, 2019.
[29] The MathWorks Inc. MATLAB version 9.13.0 (R2022b). Natick, Massachusetts: The MathWorks Inc.; 2022. Available from: https://www.mathworks.com.
[30] Frank, M. Hall, I.H. Witten, “The WEKA Workbench. Online Appendix for "Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques”, Morgan Kaufmann, Fourth Edition, 2016. Available from: https://waikato.github.io/weka-wiki/citing_weka.
[31] N. Fareghzadeh, MA. Seyyedi, M. Mohsenzadeh, “Dynamic performance isolation management for cloud computing services”, The Journal of Supercomputing. 74(1), pp. 417-55, 2018. https://doi.org/10.1007/s11227-017-2135-2.
[32] J. Kim, M. Shim, S. Hong, Y. Shin, and E. Choi, “Intelligent detection of iot botnets using machine learning and deep learning”, Applied Sciences 10(19):7009, 2020.
[33] M. Vishwakarma, et al. “A new two-phase intrusion detection system with Naïve Bayes classifier”, Journal of Information Security and Applications, 2023. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100233.
[34] R. Panigrahi, S. Borah, “Rank allocation to J48 group of decision tree classifiers using binary and multiclass intrusion detection datasets”, Procedia computer science, 2018. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.186.
[35] M. Hasan, Kotov, A.I. Carcone, M. Dong, S. Naar, K.B. Hartlieb, “A study of the effectiveness of machine learning methods for classification of clinical interview fragments into a large number of categories”, Journal of biomedical informatics, 62, pp. 21-31, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbi.2016.05.004.