ГИБКАЯ IDPS НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ЗАЩИТЫ ПЕРИФЕРИЙНЫХ IoT-УСТРОЙСТВ

Т. Бабенко; Yelena Bakhtiyarova; Д. Ескендирова; А. Сысоев; Ш. Макиленов

doi:10.54309/IJICT.2026.26.2.021

ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

ДИПТИХ ЖӘНЕ IOT ШЕТКІ ҚҰРЫЛҒЫЛАРЫН ҚОРҒАУҒА АРНАЛҒАН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІНЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ИКЕМДІ IDPS

Авторлар

Т. Бабенко Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті
Yelena Bakhtiyarova Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті
Д. Ескендирова Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті
А. Сысоев Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті
Ш. Макиленов Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

##plugins.pubIds.doi.readerDisplayName##:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.021

Кілт сөздер:

енуді анықтау және алдын алу жүйесі, Заттар интернеті, машиналық оқыту, ақылды қала, шеткі құрылғылар, дабылдарды қалыпқа келтіру, оқиғалар корреляциясы, шеткі есептеулер, Purdue моделі

Аңдатпа

Ақылды қала инфрақұрылымдарындағы шеткі IoT құрылғыларының санының артуы фрагменттелген шабуыл бетіне және дәстүрлі басып кіруді анықтау құралдарының шектеулеріне байланысты жаңа қиындықтар туғызады. Қолданыстағы IDS жүйелері әдетте оқшауланған күйде жұмыс істейді, артық ескертулер жасайды және таратылған ортаға бейімделе алмайды. Бұл мақалада шеткі құрылғыларды бақылау мен қорғауды жақсарту үшін машиналық оқыту алгоритмдерін пайдаланатын икемді IDS архитектурасы ұсынылады. Архитектураға бақылау орталығы мен шеткі түйіндер арасында кері байланыс беру мүмкіндігімен қалыпқа келтіру, қайталауды алып тастау, корреляция және ML талдау модульдері кіреді. Мониторинг ортасының архитектуралық сипаттамасы Purdue моделіне сәйкес иерархиялық көрініске негізделген, бұл шеткі, жергілікті және орталықтандырылған қорғау деңгейлерін ажыратуға мүмкіндік береді. BoT-IoT және TON_IoT деректер жиынтықтары бойынша эксперименттік бағалау бастапқы тәсілдермен салыстырғанда оқиға корреляциясының кідірісінің шамамен 62%-ға және жалған оң нәтижелер көрсеткішінің 29-31%-ға төмендегенін көрсетті. Алынған нәтижелер ақылды қала инфрақұрылымдары үшін ұсынылған архитектураның әлеуетін растайды.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Автор өмірбаяндары

Т. Бабенко, Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

доктор технических наук, профессор кафедры кибербезопасности, Международный университет информационных технологий, Алматы 050040, Казахстан

Д. Ескендирова, Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

кандидат технических наук, ассоциированный профессор, заведующая кафедрой кибербезопасности, Международный университет информационных технологий.

А. Сысоев, Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

PhD, старший преподаватель кафедры кибербезопасности, Международный университет информационных технологий.

Ш. Макиленов, Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті

Докторант, Казахский национальный университет имени аль-Фараби, Алматы 050040, Казахстан

Жүктеулер

PDF (Русский)

Жарияланды

2026-06-30

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Т. Бабенко, Bakhtiyarova, Y., Д. Ескендирова, А. Сысоев, & Ш. Макиленов. (2026). ДИПТИХ ЖӘНЕ IOT ШЕТКІ ҚҰРЫЛҒЫЛАРЫН ҚОРҒАУҒА АРНАЛҒАН МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІНЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ИКЕМДІ IDPS. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(2), 333–348. https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.26.2.021