viii
2-bobda BoT-IoT ma'lumotlar to'plami bilan bog'liq nashr etilgan ishlar ko'rib chiqiladi.
Ushbu tezis quyidagicha tashkil etilgan:
3-bobda tegishli ishlarni tahlil qilish uchun foydalaniladigan metodologiya keltirilgan.
1-bob tegishli asos tushunchalaridan iborat bo'lib, motivatsiya va hissani taqdim etadi
4-bobda o'rnatish, dastlabki ishlov berish bosqichlari va eksperiment uchun ishlatiladigan tasniflagichlar batafsil bayon etilgan
5-bobda tajriba natijalarining qiyosiy tahlili keltirilgan.
BoT-IoT ma'lumotlar to'plamida baholash.
bu tadqiqot ortida.
6-bob ushbu tezisni yakunlaydi va kelajakdagi tadqiqotlar uchun yo'nalishlarni beradi.
Tezisning tuzilishi
Machine Translated by Google
1
dasturlash [4]. ML tizimlari mavjud ma'lumotlardan o'rganish orqali bashorat qilishga yordam beradi. Yakuniy
hujumlar. Texnologiyaning rivojlanishi bilan kiberhujumlar
ham evolyutsiyaga aylandi
ta'lim uchun ishlatiladigan ma'lumotlar to'plami. Nomutanosib ma'lumotlar to'plami noto'g'ri tasnifga olib kelishi mumkin yoki
bashorat qilish [1].
algoritmlarning murakkabligi [1]. Kiberhujumlarning asosiy maqsadlari ishlov beradigan,
saqlaydigan tizimlardir
ML maqsadi - kirish ma'lumotlarini qayta ishlaydigan, bashorat yaratadigan samarali algoritmni ishlab chiqish
statistik tahlil yordamida [5]. ML algoritmlari ikkita asosiy turga bo'linadi: 1)
muhim ma'lumotlar yoki ularning tizimlariga bog'liq xizmatlar [2]. Yangi
hujumni aniqlash tizimi
Zamonaviy IDS optimal ishlashga erishish uchun ML orqali AI kuchidan foydalanishi kerak
hujum turlarini aniq bashorat qilish va tasniflash uchun [3]. Ushbu ML uchun zarur bo'lgan trening
(IDS) xavfsizlik muammosini keltirib chiqaradigan zararli kiberhujumlarni aniqlash uchun talab qilinadi.
IDS - bu
tarmoq va xost darajasidagi infratuzilmalarda avtomatik ravishda [1].
Nazorat ostidagi ta’lim va 2) Nazoratsiz ta’lim.
hujumlarni, xavfsizlik siyosatining buzilishini va bosqinlarni aniqlash va tasniflash uchun foydalaniladi
Hujumlarning rivojlanayotgan tabiati sezilarli sozlash va o'zgartirishlar zarurligini keltirib chiqardi
Nazorat ostidagi taÿlim oddiy va ham oÿz ichiga olgan yaxshi belgilangan oÿquv maÿlumotlar toÿplamini
talab qiladi
kelajakni bashorat qilish uchun o'rganish modeli [6]. Ikkilik tasniflash muammosida rost yoki noto'g'ri
hujum namunalari. Bu o'rganishning bir turi bo'lib, unda kirish va kerakli natija taqdim etiladi
Agar har bir ma'lumot namunasi ko'p sonli funksiyalardan foydalansa, teglar etarli miqdorda bo'lishi kerak
IDS ish faoliyatini yaxshilash uchun Machine Learning (ML) ni birlashtirib [3].
ML - bu filial
modelni o'rgatish uchun kirish sifatida. ML modelining ishlashiga kuchli ta'sir ko'rsatishi mumkin
Katta miqdordagi nozik foydalanuvchi ma'lumotlari har xil turdagi ichki va tashqi ma'lumotlarga moyil
Sun'iy intellekt (AI) bo'lib, u tashqi yordamga muhtoj bo'lmasdan kompyuterni o'rganishni osonlashtiradi
