Perşembe, Haziran 13, 2024

ÇOK OKUNANLAR

İLGİLİ YAZILAR

Bulut Tabanlı Kablosuz Sensör Ağlarında Sağlık Güvenliği için Yeni Yöntem

Önemli Noktalar

  • Bulut tabanlı WSN'lerde botnet saldırılarını tespit eder.

  • AI ve otomatik kodlayıcı entegrasyonu özellik çıkarır.

  • Gerçek zamanlı öğrenme ile tehditlere hızlı yanıt verir.

Concurrency and Computation: Practice and Experience dergisinde yayımlanan bir makalede, bulut tabanlı kablosuz sensör ağlarındaki sağlık güvenliğini hedef alan yenilikçi bir yöntem incelenmiştir. Bu yaklaşım, “Bulut tabanlı kablosuz sensör ağlarında sağlık güvenliği: Otomatik kodlayıcı destekli hedef bazlı yapay zeka ajanı ile botnet saldırılarının tespiti” başlıklı çalışmada detaylandırılmıştır. Ana odak, bulut bilişim ortamlarında yaygın bir tehdit olan botnet saldırılarının tespitini geliştirmektir. Sistem, ağ verilerini titizlikle analiz ederek botnet aktivitelerine işaret eden desenleri tanımlamak için ileri AI tekniklerinden yararlanır ve sağlık veri güvenliğinde önemli iyileştirmeler vaat eder.

Yapay Zeka ve Otomatik Kodlayıcı Uyumlu Çalışması

Önerilen yöntem, anormallik tespit yeteneklerini artırmak için hedef odaklı bir yapay zeka ajanı ile bir otomatik kodlayıcıyı birleştirir. AI ajanı, sağlık uygulamaları için özel olarak şekillendirilerek, ağ verileri içinde botnet aktivitesini öneren karmaşık desenleri etkin bir şekilde ayırt edebilir. Otomatik kodlayıcı, özellik çıkarma konusunda kritik bir rol oynar, bu da AI ajanının verileri daha etkili bir şekilde analiz etmesine ve tehditleri daha doğru bir şekilde tanımlamasına yardımcı olur.

Bu entegre sistemin öne çıkan özelliklerinden biri, gerçek zamanlı öğrenme yoluyla uyum sağlama yeteneğidir. Bu sürekli öğrenme mekanizması, AI ajanının tepkilerinin güvenlik tehditlerini etkisiz hale getirme ana hedefiyle uyumlu olmasını sağlar. Bulut bilişim kaynaklarından yararlanarak, sistem, sağlık WSN’lerinde gerçek zamanlı tehdit analizi ve tepki verme konusunda gelişmiş ölçeklenebilirlik ve duyarlılık kazanır.

Performans Değerlendirilmesi

Araştırmacılar, önerilen modeli çift yönlü uzun kısa süreli bellek (BLSTM) yöntemi, hibrit BLSTM ile tekrarlayan sinir ağı (BLSTM-RNN) algoritması ve Rastgele Orman algoritması dahil olmak üzere birkaç mevcut yaklaşımla karşılaştırdı. Matthews korelasyon katsayısı (MCC), tahmin oranı, doğruluk, geri çağırma, hassasiyet ve F1 puanı gibi çeşitli metrikler kullanılarak kapsamlı bir performans değerlendirmesi yapıldı. Sonuçlar, yeni modelin diğerlerinden daha üstün performans gösterdiğini, %93 MCC, %94 tahmin oranı, %91 doğruluk, %98 geri çağırma, %98 hassasiyet ve %98 F1 puanı elde ettiğini gösterdi.

Önceki çalışmalarda, geleneksel yöntemler genellikle statik kural tabanlı sistemler veya evrimleşen botnet tehditlerine karşı yetersiz kalan daha az uyumlu makine öğrenimi tekniklerine odaklanmıştı. Önceki modeller olan BLSTM ve Rastgele Orman, bulut tabanlı sağlık WSN’lerine uygulandığında gerçek zamanlı uyumluluk ve ölçeklenebilirlik konusunda sınırlamalar gösterdi. Otomatik kodlayıcıların hedef bazlı yapay zeka ajanları ile entegrasyonu, dinamik öğrenme ve gelişmiş özellik çıkarma yoluyla bu sınırlamaları ele alarak önemli bir ilerleme kaydetti.

Mevcut literatür, hassas sağlık verilerini hedef alan botnet saldırılarına yönelik artan endişeyi de vurgulamaktadır. Buna karşılık, bu yeni yaklaşım, daha proaktif ve ölçeklenebilir bir çözüm sunarak, sağlık ağları içindeki güvenlik önlemlerini iyileştirme çabalarına katkıda bulunur. Gerçek zamanlı öğrenme ve ileri AI destekli anormallik tespiti kombinasyonu, bu alandaki gelecek araştırmalar için yeni bir standart belirler.

  • Bulut tabanlı WSN’lerde botnet saldırılarını tespit eder.
  • AI ve otomatik kodlayıcı entegrasyonu özellik çıkarır.
  • Gerçek zamanlı öğrenme ile tehditlere hızlı yanıt verir.
Bizi Facebook ve Twitter ( X ) hesaplarımızdan takip edebilirsiniz.
Web’s Editör
Web’s Editör
Web'in Dijital Sesi sloganıyla 2020 yılından bu yana yayın yapan websesi.com, teknoloji haberleri, trend teknolojik gelişmeler, oyunlar, girişim hikayeleri ve dünya çapında ses getiren her konuda seni bilgilendirmek için burada.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz

POPÜLER İÇERİKLER