نبذة مختصرة : Les progrès technologiques de l'Internet des objets (IoT) ont révolutionné l'électronique grand public traditionnelle (CE) en CE de nouvelle génération avec une connectivité et une intelligence supérieures. Cette connectivité entre capteurs, actionneurs, appareils et autres appareils grand public permet une meilleure disponibilité des données et fournit un contrôle automatique dans le réseau CE. Cependant, en raison de la diversité, de la décentralisation et de l'augmentation du nombre d'appareils CE, le trafic de données a augmenté de manière exponentielle. De plus, les approches traditionnelles basées sur l'infrastructure de réseau statique nécessitent une configuration manuelle et une gestion exclusive des périphériques CE. Motivé par les défis susmentionnés, cet article présente une nouvelle approche de Deep Learning (DL) orchestrée par le Software-Defined Networking (SDN) pour concevoir un système intelligent de détection d'intrusion (IDS) pour le réseau intelligent CE. Dans cette approche, nous avons d'abord considéré l'architecture SDN comme une solution prometteuse qui permet la reconfiguration sur une infrastructure de réseau statique et gère l'architecture distribuée du réseau CE intelligent en séparant les plans de contrôle et les plans de données. Deuxièmement, un IDS basé sur DL utilisant une mémoire bidirectionnelle à long terme (Cu-BLSTM) compatible Cuda est conçu pour identifier différents types d'attaque dans le réseau Smart CE. Les résultats des simulations basées sur l'ensemble de données CICIDS-2018 soutiennent la validation de l'approche proposée par rapport à certaines solutions de sécurité de pointe récentes et confirment qu'il s'agit d'un choix phénoménal pour le réseau intelligent CE de prochaine génération.
Los avances tecnológicos del Internet de las cosas (IoT) han revolucionado la electrónica de consumo tradicional (CE) en la CE de próxima generación con una mayor conectividad e inteligencia. Esta conectividad entre sensores, actuadores, electrodomésticos y otros dispositivos de consumo permite una mejor disponibilidad de datos y proporciona un control automático en la red CE. Sin embargo, debido a la diversidad, la descentralización y el aumento en el número de dispositivos CE, el tráfico de datos ha aumentado exponencialmente. Además, los enfoques tradicionales basados en la infraestructura de red estática necesitan una configuración manual y una gestión exclusiva de los dispositivos CE. Motivado por los desafíos mencionados anteriormente, este artículo presenta un nuevo enfoque de aprendizaje profundo (DL)orquestado por redes definidas por software (SDN) para diseñar un sistema inteligente de detección de intrusiones (IDS) para una red inteligente de CE. En este enfoque, primero hemos considerado la arquitectura SDN como una solución prometedora que permite la reconfiguración a través de la infraestructura de red estática y maneja la arquitectura distribuida de la red inteligente CE separando los planos de control y los planos de datos. En segundo lugar, un IDS basado en DL que utiliza memoria bidireccional a largo plazo habilitada para Cuda (Cu-BLSTM) está diseñado para identificar diferentes tipos de ataques en la red inteligente de CE. Los resultados de las simulaciones basadas en el conjunto de datos CICIDS-2018 respaldan la validación del enfoque propuesto sobre algunas soluciones de seguridad recientes de vanguardia y confirman que es una opción fenomenal para la red Smart CE de próxima generación.
The technological advancements of Internet of Things (IoT) has revolutionized traditional Consumer Electronics (CE) into next-generation CE with higher connectivity and intelligence. This connectivity among sensors, actuators, appliances, and other consumer devices enables improved data availability, and provides automatic control in CE network. However, due to the diversity, decentralization, and increase in the number of CE devices the data traffic has increased exponentially. Moreover, the traditional static network infrastructure-based approaches need manual configuration and exclusive management of CE devices. Motivated from the aforementioned challenges, this article presents a novel Software-Defined Networking (SDN)-orchestrated Deep Learning (DL) approach to design an intelligent Intrusion Detection System (IDS) for smart CE network. In this approach, we have first considered SDN architecture as a promising solution that enables reconfiguration over static network infrastructure and handles the distributed architecture of smart CE network by separating the control planes and data planes. Second, an DL-based IDS using Cuda-enabled Bidirectional Long Short-Term Memory (Cu-BLSTM) is designed to identify different attack types in the smart CE network. The simulations results based on CICIDS-2018 dataset support the validation of the proposed approach over some recent state-of-the-art security solutions and confirms it a phenomenal choice for next-generation smart CE network.
أحدثت التطورات التكنولوجية لإنترنت الأشياء (IoT) ثورة في الإلكترونيات الاستهلاكية التقليدية (CE) في الجيل التالي من CE مع اتصال وذكاء أعلى. يتيح هذا الاتصال بين أجهزة الاستشعار والمشغلات والأجهزة والأجهزة الاستهلاكية الأخرى تحسين توافر البيانات، ويوفر التحكم الآلي في شبكة CE. ومع ذلك، نظرًا للتنوع واللامركزية والزيادة في عدد أجهزة CE، زادت حركة مرور البيانات بشكل كبير. علاوة على ذلك، تحتاج الأساليب التقليدية القائمة على البنية التحتية للشبكة الثابتة إلى التكوين اليدوي والإدارة الحصرية لأجهزة CE. بدافع من التحديات المذكورة أعلاه، تقدم هذه المقالة نهجًا جديدًا للتعلم العميق (DL) للشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN) لتصميم نظام ذكي لكشف التسلل (IDS) لشبكة CE الذكية. في هذا النهج، اعتبرنا أولاً بنية SDN كحل واعد يمكّن من إعادة التكوين على البنية التحتية للشبكة الثابتة ويتعامل مع البنية الموزعة لشبكة CE الذكية من خلال فصل مستويات التحكم ومستويات البيانات. ثانيًا، تم تصميم معرّفات تستند إلى DL باستخدام الذاكرة طويلة الأجل ثنائية الاتجاه التي تدعم Cuda (Cu - BLSTM) لتحديد أنواع الهجمات المختلفة في شبكة CE الذكية. تدعم نتائج المحاكاة المستندة إلى مجموعة بيانات CICIDS -2018 التحقق من صحة النهج المقترح على بعض الحلول الأمنية الحديثة وتؤكد أنه خيار استثنائي لشبكة CE الذكية من الجيل التالي.
Processing Request
No Comments.