A Novel Hybrid IoT Based IDS Using Binary Grey Wolf Optimizer (BGWO) and Naive Bayes (NB)

Authors : Ismail Mohamed NUR, Erkan ÜLKER

Pages : 279-286

Doi:10.31590/ejosat.804113

View : 17 | Download : 12

Publication Date : 2020-10-05

Article Type : Research Paper

Abstract :Akıllı ortamların temel amaçlarından biri, verimlilik ve konfor açısından insan yaşam standardının kalitesini yükseltmektir. Nesnelerin İnterneti (IoT) modeli, akıllı ortamlar oluşturmak için yeni teknolojiye dönüşmüştür. IoT, diğer cihazlarla bilgi alışverişi yapabilen fiziksel eşyalar veya cihazları ifade etmektedir. Akıllı ev, akıllı şehir, endüstriyel kontrolu, otomobil endüstrisi, tarım, akıllı ulaşım, ev otomasyonu ve aletleri, sağlık gibi çeşitli alanlarda ve daha birçok alanda kullanılmaktadır. Dahası, yenilikçi iş paradigmalarını ve gelişmiş kullanıcı deneyimini garanti etmektedir. Gizlilik ve güvenlik, IoT paradigmasına dayalı herhangi bir gerçek dünya akıllı ortamında temel sorunlar olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle, IoT sistemlerinin güvenliğini uygulamak, IoT ağlarının başarılı dağıtımında birinci öncelik ve büyük ilgi alanı haline gelmektedir. IoT ile ilgili sistemlerdeki açık güvenlik delikleri, akıllı uygulamaları etkileyen güvenlik riskleri oluşturur. Mirai botnet son zamanlarda başlatılan yeni saldırılardan bir örnektir. IoT ağı, kimlik doğrulama ve şifreleme ile korunmaktadır. ancak kötü niyetli ve zararlı saldırılara karşı hafifletemez. Bu nedenle saldırıları tespit etmek için IoT tabanlı Saldırı Tespit Sistemi (IDS) gerekmektedir. Bu makalede, IoT ağındaki saldırıları savunmak ve güvenlemek için ikili Gri Kurt Optimizasyonu (BGWO) ve Naive Bayes (NB) kullanılarak yeni bir hibrit IoT tabanlı IDS sunulmuştur. BGWO, özellik seçimi olarak ve NB de sınıflandırma yöntemi olarak kullanılmıştır. Sonuçlar diğer optimizasyon algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır. IoT-botnet veri kümesi, deneysel bir veri kümesi olarak kullanılmıştır.
Keywords : Nesnelerin İnterneti IoT, Akıllı Ortamlar, Saldırı Tespit Sistemi, Mirai Botnet, Güvenlik