ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

IOT ЖЕЛІЛЕРІНДЕ КИБЕРШАБУЫЛДАРДЫ АНЫҚТАУ ҮШІН ЕКІ ДЕҢГЕЙЛІ ФЕДЕРАЦИЯЛАНҒАН ОҚЫТУДАҒЫ БАЙЛАНЫС ШЫҒЫНДАРЫН ОҢТАЙЛАНДЫРУ

Авторлар

  • Ерлан Турсынбек Department of Cybersecurity, information processing and storage,Satbayev University, Kazakhstan
  • Н.Албанбай Казахский национальный исследовательский технический университет им. К.И. Сатпаева, г. Алматы, Казахстан
  • Д.Джамель University of the West of England, Бристоль, Великобритания

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

https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.029

Кілт сөздер:

федеративное обучение, обнаружение вторжений, IoT, многоуровневая агрегация, CICIoT2023, FedAvg

Аңдатпа

Бұл мақала таратылған IoT желілерінде федерацияланған оқытуда жоғары сапалы кибершабуылдарды анықтауды сақтай отырып, коммуникациялық шығындарды азайту мәселесін қарастырады. Зерттеу негізі ретінде заттар интернеті ортасындағы желілік трафик пен шабуылдар туралы деректерді қамтитын CICIoT2023 деректер жиынтығы пайдаланылды. Сыныптау үшін бірөлшемді конволюциялық нейрондық желі (1D-CNN) қолданылды, сондай-ақ классикалық бірқабатты FL архитектурасы мен аралық агрегациялық шлюздермен ұсынылған екіқабатты иерархиялық схема арасында салыстыру жүргізілді. Эксперименттер 21 оқыту раундында 20 симуляцияланған құрылғыда өткізілді. Нәтижелер көрсеткендей, екі деңгейлі архитектура 88,82% дәлдікке қол жеткізеді, бұл іс жүзінде бір деңгейлі модельдің (88,87%) нәтижесімен тең, ал Macro F1 және ROC-AUC көрсеткіштеріндегі айырмашылық та елеусіз болып қалады. Ұсынылған тәсілдің басты артықшылығы – жаһандық серверге түсетін жүктемені айтарлықтай азайтуда: жаһандық параметрлерді тасымалдау саны 420-дан 15-ке дейін, яғни 28 есеге қысқарады, бұл трафикті 96,4%-ға азайтуға сәйкес келеді. Осылайша, ұсынылған архитектура жіктеу сапасы мен байланыс тиімділігі арасындағы тиімді тепе-теңдікті қамтамасыз етеді және IoT-дегі масштабталатын киберқауіпсіздік жүйелері үшін перспективалы шешім болып табылады.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

Жарияланды

2026-09-15

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Турсынбек, Е., Н.Албанбай, & Д.Джамель. (2026). IOT ЖЕЛІЛЕРІНДЕ КИБЕРШАБУЫЛДАРДЫ АНЫҚТАУ ҮШІН ЕКІ ДЕҢГЕЙЛІ ФЕДЕРАЦИЯЛАНҒАН ОҚЫТУДАҒЫ БАЙЛАНЫС ШЫҒЫНДАРЫН ОҢТАЙЛАНДЫРУ. ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ, 7(3). https://doi.org/10.54309/IJICT.2026.27.3.029

Журналдың саны

Нөмір 7 № 3 (2026): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Бөлім

АҚПАРАТТЫҚ ҚАУІПСІЗДІК ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАРҒА АРНАЛҒАН

Лицензия

Авторлық құқық (c) 2026 ХАЛЫҚАPАЛЫҚ АҚПАРАТТЫҚ ЖӘНЕ КОММУНИКАЦИЯЛЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР ЖУРНАЛЫ

Creative Commons лицензиясы

Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Дүние жүзінде.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en

##plugins.generic.recommendBySimilarity.heading##

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

##plugins.generic.recommendBySimilarity.advancedSearchIntro##