一种智能混合方法,结合了模糊的C-means和鱼算法,用于在物联网网络中检测网络攻击
E I Elsedimy1, Sara M M AboHashish2
1Department of Information Technology Management, Faculty of Management Technology and Information System, Port Said University, Port Said, 42526, Egypt.
Scientific reports
|January 6, 2025
概括
本研究介绍了FCM-SWA,这是一种用于检测智慧城市网络攻击的新方法. 它增强了物联网 (IoT) 系统的安全性,改善了数据保护.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 智慧城市技术 智慧城市技术
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 物联网 (IoT) 实现了智慧城市,但也带来了重大的网络安全挑战.
- 在基于物联网的智能城市基础设施中保护敏感数据是一个关键问题.
- 现有的方法很难有效地检测和减轻各种网络威胁.
研究的目的:
- 开发一种智能方法来检测基于物联网的智能系统中的网络攻击.
- 增强智能城市基础设施对恶意事件的安全性和弹性.
- 提高网络威胁检测的准确性和效率.
主要方法:
- 模糊C-Mean (FCM) 与精卵算法 (SWA) 的混合,以创建FCM-SWA模型.
- 使用SWA优化来提高FCM性能和防御智能城市攻击的能力.
- 实施适应性值策略和高效的扩展方法,以实现最佳的聚类和搜索空间探索.
主要成果:
- 拟议的FCM-SWA模型与现有的最先进的方法相比,显示出更高的性能.
- 在NSL-KDD,AWID和BoT-IoT数据集上的实验显示了准确性,检测率,精度和F1分数的显著改善.
- 该方法有效地检测网络攻击,并减轻基于物联网的智能系统中的恶意事件.
结论:
- FCM-SWA为增强智能城市网络安全提供了强大的智能解决方案.
- 混合方法有效地解决了物联网环境中网络威胁的挑战.
- 该模型在智能城市基础设施内检测和减轻网络攻击方面取得了重大进展.
