Mendeley TY _ JOUR ID - 1403080948426 TI - بهبود دقت تشخیص حملات بات¬نت در شبکه¬های اینترنت اشیا با استفاده از شبکه عصبی MLP JO - فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران JA - ES LA - fa SN - 2717-0411 AU - سیادت صفیه AU - تاجفر امیر AD - دانشگاه پیام نور AD - گروه کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه پیام نور، ایران، تهران Y1 - 2025 PY - 2025 VL - 63 IS - 17 SP - EP - KW - بات¬نت KW - اینترنت اشیا KW - شبکه عصبی KW - یادگیری عمیق DO - N2 -

با توجه ‌به گسترش فزاینده استفاده از اینترنت اشیا در سراسر جهان و افزایش تصاعدی تعداد دستگاه­های متصل به شبکه و ارتباط بین آن‌ها، پتانسیل مشکلات امنیتی در حال افزایش است و با توجه به اتصال بسیاری از وسایل به این شبکه ، هر گونه مشکل امنیتی می­تواند تبعات غیر قابل پیش­بینی و جبران ناپذیری را به دنبال داشته باشد. برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا شامل شهرهای هوشمند، حمل‌ونقل هوشمند، محیط‌های پاسخگو و برخی از موارد خاص دیگر که مستقیماً توسط کاربران یا وسیله دیجیتال کنترل می‌شوند هستند، بنابراین مهم‌ترین خطر موجود، حملات سایبری از طریق اینترنت اشیا و وسایل دیجیتال هوشمند است. تا کنون تحقیقات زیادی برای تشخیص حملات اینترنت اشیا بالاخص حملات بات­نت به‌عنوان یکی از مهم‌ترین حملات این حوزه انجام شده است؛ اما فقدان روشی که با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین با دقت بالا و خطای کم به تشخیص این حملات بپردازد به‌شدت احساس می‌شود. در این تحقیق با استفاده از دیتا­ست N-BaIoT و شبیه‌ساز پایتون برای مدل‌سازی و با بکارگیری روش‌های یادگیری عمیق و شبکه عصبی MLP جهت ارزیابی و آموزش داده‌ها (با استفاده از تابع هدف و آموزش)، سیستم عصبی برای تشخیص حملات  بات­نت به کار برده شد. این روش Accuracy 90.35،  Precision 85.99، Recall 90.53 و F1-Score  87.50 به دست آورد و در مقایسه با سایر روش‌های یادگیری ماشین شامل الگوریتم جنگل تصادفی (RF)، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان  (SVM)، الگوریتم K نزدیک‌ترین همسایه  (KNN)، الگوریتم XGBOOST، الگوریتم AdaBoost در هر 4 پارامتر ارزیابی Accuracy،Precision ، Recall وF1-Score  بهترین نتیجه را کسب کرد.

UR - rimag.ir/fa/Article/48426 L1 - rimag.ir/fa/Article/Download/48426 ER -