پروپوزال توسعه یک روش یادگیری تقویتی برای شناسایی و مقابله با حملات SinkHole در شبکه‌های حسگر بی‌سیم

توسعه یک روش یادگیری تقویتی برای شناسایی و مقابله با حملات SinkHole در شبکه‌های حسگر بی‌سیم

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک روش مبتنی بر یادگیری تقویتی می‌پردازد. هدف آن شناسایی و مقابله با حملات SinkHole در شبکه‌های حسگر بی‌سیم است. این روش می‌تواند با تحلیل رفتار گره‌ها و شناسایی الگوهای غیرعادی، به طور خودکار حملات را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه لازم را انجام دهد.

اهداف

تحلیل رفتار گره‌ها: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به رفتار نرمال و غیرنرمال گره‌ها در شبکه‌های حسگر بی‌سیم.
طراحی مدل یادگیری تقویتی: توسعه یک مدل یادگیری تقویتی که قادر باشد با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده، الگوهای حمله SinkHole را شناسایی کند.
ارزیابی کارایی مدل: بررسی دقت و کارایی مدل طراحی شده در شناسایی حملات نسبت به روش‌های سنتی 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 پیش‌پردازش داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مانند Q-learning و Deep Q-Networks بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با پیاده‌سازی یک سیستم هوشمند شناسایی تهدید، 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.