پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء با استفاده از یادگیری تقویتی و تحلیل رفتار ترافیک شبکه

توسعه یک سیستم تشخیص نفوذ در اینترنت اشیاء با استفاده از یادگیری تقویتی و تحلیل رفتار ترافیک شبکه

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم تشخیص نفوذ می‌پردازد که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و تحلیل رفتار ترافیک شبکه، قادر به شناسایی و پیش‌بینی حملات سایبری در محیط اینترنت اشیاء است. این سیستم با یادگیری از الگوهای ترافیکی عادی و غیرعادی، می‌تواند به طور خودکار تهدیدات را شناسایی کرده و واکنش مناسب را اتخاذ کند.

اهداف

تحلیل رفتار ترافیک: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های ترافیکی از دستگاه‌های متصل به اینترنت اشیاء برای شناسایی الگوهای رفتاری عادی.
طراحی مدل یادگیری تقویتی: توسعه یک مدل یادگیری تقویتی که بتواند به طور دینامیک از تغییرات رفتار ترافیک یاد بگیرد و حملات را شناسایی کند.
ارزیابی کارایی سیستم: بررسی و ارزیابی دقت سیستم در شناسایی حملات مختلف و مقایسه آن با روش‌های سنتی تشخیص نفوذ.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه امنیت اینترنت اشیاء پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف یادگیری تقویتی مانند Q-learning و Deep Q-Networks بررسی می‌شوند تا بهترین رویکرد برای تحلیل رفتار ترافیک شناسایی شود. این تحقیق می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند تشخیص نفوذ، امنیت شبکه‌های اینترنت اشیاء را افزایش دهند و از بروز حملات سایبری جلوگیری کنند.
با توجه به رشد سریع اینترنت اشیاء و تهدیدات سایبری مرتبط، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه امنیت سایبری مورد استفاده قرار گیرد.