TNN-IDS: система обнаружения вторжений на основе трансформерной нейронной сети для IoT-сетей с поддержкой MQTT

Интернет вещей (IoT) представляет собой глобальную сеть, объединяющую большое количество интеллектуальных устройств. MQTT является де-факто стандартным, легковесным и надежным протоколом межмашинного взаимодействия, широко используемым в IoT-сетях. Различные интеллектуальные устройства в этих сетях применяются для обработки конфиденциальной информации. Однако масштаб и открытость IoT-сетей делают их особенно уязвимыми к нарушениям безопасности и атакам, таким как перехват данных, слабая аутентификация и передача вредоносных полезных нагрузок. Поэтому необходимы современные системы обнаружения вторжений (IDS), основанные на машинном обучении (ML) и глубоком обучении (DL). Существующие IoT-IDS на основе ML имеют ряд ограничений при эффективном обнаружении вредоносной активности, главным образом из-за несбалансированных обучающих данных. Для решения этой проблемы в исследовании представлена система обнаружения вторжений на основе трансформерной нейронной сети (TNN-IDS), специально разработанная для IoT-сетей с поддержкой MQTT. Предлагаемый подход направлен на повышение эффективности обнаружения вредоносной активности в таких сетях. TNN-IDS использует возможности параллельной обработки трансформерной нейронной сети, что ускоряет процесс обучения и обеспечивает более эффективное обнаружение вредоносных атак. Для оценки эффективности предложенной системы ее сравнили с различными IDS, основанными на подходах ML и DL. Экспериментальные результаты показывают, что предложенная TNN-IDS превосходит другие системы по эффективности обнаружения вредоносной активности. TNN-IDS достигла максимальной точности 99,9% при обнаружении вредоносной активности.