Выявление сетевых атак на устройства интернета вещей методами понижения размерности
Журнал: Инфокоммуникационные технологии @ikt-psuti
Рубрика: Электромагнитная совместимость и безопасность оборудования
Статья в выпуске: 1 (93) т.24, 2026 года.
Бесплатный доступ
Все больше современных бытовых устройств становятся «умными» путем оснащения сенсорами, контроллерами и сетевыми картами для подключения к домашним и производственным сетям. «Умные» вещи могут значительно улучшить условия жизни и работы пользователей за счет повышения безопасности, экономии энергоресурсов и облегчения взаимодействия с ними, что особенно актуально для пожилых людей и людей с ограниченными возможностями. Однако повсеместное распространение устройств Интернета вещей значительно повышает риски, связанные с утечками персональных данных и сведений о частной жизни. Это напрямую связано с тем, что производители «умных» устройств для их удешевления часто пренебрегают мерами, обеспечивающими их высокую степень защиты от сетевых атак. Несмотря на большое число научных работ, посвященных безопасности Интернета вещей, только в небольшом числе из них уделяется достаточно внимания практической реализации мер по выявлению широкого спектра сетевых атак и сравнительному анализу наиболее пригодных для этого методов. Данная работа отчасти служит для восполнения этого недостатка, в ней рассматривается использование нескольких методов понижения размерности для выявления популярных ботнет атак на устройства Интернета вещей.
Короткий адрес: https://sciup.org/140316419
IDS: 140316419 | УДК: 004.852 | DOI: 10.18469/ikt.2026.24.1.10
Network attack detection on devices of Internet of Things using dimensionality reduction methods
Constantly increasing numbers of everyday devices are becoming smart by being equipped with sensors, controllers and network cards. The smart devices can be connected to home or production computer networks to improve their control, accessibility, security and energy efficiency. That is especially important for elderly people and individuals with disabilities. However smart thing deployment comes with significant drawbacks, including privacy risks and cybersecurity threats. The main reason behind this is that manufacturers often omit critical security features to reduce prices for their devices. Despite a lot of studies in the cybersecurity field there is limited practical analysis for detection of wide range network attacks on smart devices with various suitable methods. This research addresses this deficiency by comparison of several dimensionality reduction methods for detection of some popular network botnet attacks.
