Ученые Северо-Кавказского федерального университета разработали проблемно-ориентированную систему мониторинга и реагирования на кибератаки в среде интернета вещей (IoT) — решение на основе федеративного обучения и автоэнкодеров распознает многовекторные атаки с точностью 95% и передает информацию об угрозах между устройствами за 5 с.
Архитектура решает проблемы распределенности данных, обнаружения неизвестных угроз и доверия без централизованного управления.
Интернет вещей превратил все вокруг, от домашних чайников до медицинских кардиостимуляторов, в единую сеть, но в этой связности кроется ловушка: современные кибератаки стали похожи на сложные вирусы, которые атакуют систему с разных сторон одновременно, маскируясь под обычную работу приборов. Мы разработали для интернета вещей своего рода коллективный цифровой иммунитет. В разработанной системе вместо того, чтобы стягивать все данные в единый центр, мы «обучаем» сами устройства отличать нормальное поведение от аномалий прямо на местах. Это позволяет блокировать даже самые хитрые атаки с точностью 95%
Система работает как живой организм: устройства замечают отклонения и обмениваются опытом. При обнаружении новой угрозы информация передается по сети, и через 5 с все приборы «вырабатывают защиту». Эксперименты подтвердили точность обнаружения атак на уровне 95% при сохранении ресурсных затрат в пределах возможностей интеллектуальных устройств. Решение применимо в промышленном IoT, умных городах и медицинских сетях.
Ранее Наука Mail писала о том, что умные фермы позволят программировать свойства овощей и фруктов.
