Vers Un Système De Détection D’intrusion Dans L’internet Des Objets
Résumé: Les applications de l'Internet des objets (IoT) augmentent de jour en jour, car elles sont utilisées dans de nombreux domaines et systèmes, et à mesure que leurs utilisations et leurs modes d'emploi se multiplient, de nombreuses lacunes apparaissent, le problème le plus important étant la sécurité. L'IoT compte un grand nombre d'appareils connectés, ce qui entraîne un trafic de données mobiles important, et les protocoles de routage sont un élément clé. L'IoT dispose de nombreux protocoles de routage, le plus largement utilisé étant le protocole RPL (Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks), qui prend en compte la puissance limitée et les capacités de l'appareil, mais il souffre de plusieurs faiblesses, la plus importante étant les attaques basées sur le routage qui ciblent ce protocole. Dans ce travail, notre objectif est de résoudre le problème de l'Internet des objets (IoT) aux attaques basées sur le protocole RPL en tant que protocole de routage. Pour cela, nous avons utilisé un système de détection d'intrusion basé sur l'apprentissage en profondeur. Nous avons utilisé un ensemble de données appelé Minerva-IoT qui contient des attaques IoT. Pour construire cet ensemble de données, nous avons utilisé le simulateur Cooja et mis en oeuvre différents scénarios pour générer des attaques représentatives. Cela nous a permis d'extraire des caractéristiques importantes pour la détection d'intrusion. De plus, nous avons inclus de nouvelles caractéristiques sensibles, telles que la puissance des noeuds et leur emplacement géographique, afin d'améliorer la précision de notre système de détection. Un aspect crucial de notre travail a été d'équilibrer l'ensemble de données en corrigeant les classes minoritaires, en particulier les attaques rares. Cette étape vise à éviter les performances trompeuses lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour détecter les intrusions. Les résultats étaient très satisfaisants après avoir relevé les défis les plus importants dans les systèmes de détection d'intrusion en termes de taux de fausses alarmes (faux positifs), de précision et d'exactitude
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