تشخیص حملات منع سرویس توزیع شده در اینترنت اشیاء با استفاده از رویکرد رای گیری اکثریت

با افزایش روزافزون دستگاه های اینترنت اشیاء، امنیت آنها به موضوعی بسیار نگران کننده تبدیل شده است. اقدامات امنیتی ضعیف، مهاجمان را قادر می سازد تا دستگاه های اینترنت اشیاء را مورد حمله قرار دهند. یکی از این حملات، حمله منع سرویس توزیع شده است. بنابراین وجود سیستمهای تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء، از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در این پژوهش، از رویکرد گروهی رای گیری اکثریت که زیرمجموعه یادگیری ماشین است جهت تشخیص و پیش بینی حملات استفاده شده است. انگیزه استفاده از این روش، دستیابی به دقت تشخیص بهتر و نرخ مثبت کاذب بسیار پایین با ترکیب چند الگوریتم طبقه بندی یادگیری ماشین، در شبکه های ناهمگن اینترنت اشیاء است. در این پژوهش از مجموعه داده جدید و بهبود یافته CICDDOS2019 برای ارزیابی روش پیشنهادی استفاده شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که با اعمال روش گروهی رای گیری اکثریت روی پنج حمله از این مجموعه داده، این روش به ترتیب به دقت تشخیص 99.9668%، 99.9670%، 100%، 99.9686% و 99.9674% در شناسایی حملات DNS، NETBIOS، LDAP، UDP و SNMP دست یافت که نسبت به مدلهای پایه، عملکرد بهتر و پایدارتری در تشخیص و پیش بینی حملات، از خود نشان داده است.