تخصیص منابع امنیتی برای مقابله با حملات در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشین

امروزه شبکه‌های اینترنت اشیا (iot) با توجه به محدودیت منابع پردازشی، ناهمگونی و محدودیت انرژی در اشیا‌ و همچنین عدم وجود استانداردی واحد برای پیاده‌سازی سازوکارهای امنیتی به کانون و مرکز توجه حملات امنیتی تبدیل شده‌اند. در این مقاله، یک راهکار برای مسئله تخصیص منابع امنیتی به جهت مقابله با حملات در اینترنت اشیا ارائه خواهد شد. مسئله تخصیص منابع امنیتی در شبکه iot (sraiot) به جای‌گذاری امن‌افزارها در زیرساخت iot اشاره دارد. برای حل این مسئله نیاز است که شرایط پویای محیط ارتباطی و عدم قطعیت در مورد عملکرد مهاجمان لحاظ شود. در رویکرد‌های سنتی تخصیص منابع امنیتی در iot، مهاجم بر اساس مفروضات خود از شرایط سیستم، دست به حمله زده و در مقابل، مدافع نیز در سیستم با شناخت قبلی از رفتار مهاجم و گره‌های مورد حمله به مقابله می‌پردازد. برخلاف رویکردهای پیشین در این پژوهش از رویکردی واقع‌بینانه برای تخصیص پویای منابع امنیتی در شبکه iot جهت مقابله با مهاجمانی با رفتار ناشناخته استفاده شده‌ است. در مسئله مطرح‌شده به این علت که در بازه‌های یادگیری در مورد استقرار چند منبع امنیتی نیاز به اتخاذ تصمیم وجود دارد، فضای حالت راهبردها به صورت ترکیبیاتی بیان‌ می‌شود. همچنین مسئله sraiot در چارچوب یک مسئله قمار چندبازویی ترکیبیاتی- تخاصمی مطرح می‌شود. از آنجا که در شرایط واقعی، جابه‌جایی منابع امنیتی استقرار‌یافته دارای هزینه‌ بالایی است، هزینه مذکور در تابع سودمندی مسئله لحاظ شده و بنابراین چارچوب پیشنهادی به‌صورت توامان هزینه جابه‌جایی و پاداش کسب‌شده را مد نظر قرار می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی نشان‌دهنده همگرایی سریع‌تر معیار پشیمانی ضعیف الگوریتم‌های پیشنهادی نسبت به الگوریتم ترکیبیاتی پایه است. علاوه بر این به‌منظور شبیه‌سازی شبکه iot در بستری واقع‌بینانه، شبیه‌سازی سناریوی حمله با استفاده از شبیه‌ساز cooja نیز انجام شده است.