پروپوزال توسعه یک روش بهینه برای شناسایی حملات چاهک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ترافیک

توسعه یک روش بهینه برای شناسایی حملات چاهک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ترافیک

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک روش جدید برای شناسایی حملات چاهک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم می‌پردازد. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین و تحلیل ترافیک، این روش می‌تواند الگوهای غیرعادی در ترافیک شبکه را شناسایی کرده. و به طور مؤثر حملات چاهک را شناسایی کند.

اهداف

تحلیل نیازهای امنیتی: شناسایی چالش‌ها و نیازهای موجود در تشخیص حملات چاهک در شبکه‌های حسگر بی‌سیم.
طراحی مدل یادگیری ماشین: توسعه یک مدل که قادر به شناسایی الگوهای ترافیکی غیرعادی باشد.  از داده‌های جمع‌آوری شده برای تشخیص حملات استفاده کند.
ارزیابی کارایی روش: بررسی و ارزیابی دقت و کارایی روش طراحی شده در مقایسه با روش‌های سنتی تشخیص حمله چاهک و تحلیل تأثیر آن بر روی امنیت کلی شبکه.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه امنیت شبکه‌های حسگر بی‌سیم پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش آنها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، SVM و شبکه‌های عصبی بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند تشخیص نفوذ، امنیت شبکه‌های حسگر خود را افزایش دهند و از بروز آسیب‌های ناشی از حملات جلوگیری کنند.
با توجه به اهمیت روزافزون امنیت در شبکه‌های حسگر بی‌سیم و تهدیدات متنوع، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرد.