Cyberattacks Detection in IoMT using Machine Learning Techniques ... : الكشف عن الهجمات الإلكترونية في إنترنت الأشياء باستخدام تقنيات التعلم الآلي ...

Information and Communication Technology (ICT) has changed the computing paradigm. Various new channels for communication are created through these developments, and the Internet of Things (IoT) is one of them. Internet of Medical Things (IoMT) is a part of IoT in which medical devices are connected through a network. IoMT has resolved many traditional health-related problems and has some security concerns. This article uses three Machine Learning algorithms, Random Forest, Gradient Boosting, and Support Vector Machine (SVM), to detect cyberattacks. Machine Learning models are best for performing cyberattack detection. Proposed Machine Learning models are evaluated on the WUSTL EHMS 2020 dataset, which consists of main in-themiddle, data injection, and spoofing attacks. The evaluation of the result analysis shows that the proposed Machine Learning models outperformed existing techniques. ... : غيرت تكنولوجيا المعلومات والاتصالات نموذج الحوسبة. يتم إنشاء قنوات جديدة مختلفة للتواصل من خلال هذه التطورات، وإنترنت الأشياء (IoT) هي واحدة منها. إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) هو جزء من إنترنت الأشياء حيث يتم توصيل الأجهزة الطبية من خلال شبكة. حلت IoMT العديد من المشاكل التقليدية المتعلقة بالصحة ولديها بعض المخاوف الأمنية. تستخدم هذه المقالة ثلاث خوارزميات للتعلم الآلي، وهي Random Forest وGradient Boosting وSupport Vector Machine (SVM)، للكشف عن الهجمات الإلكترونية. نماذج التعلم الآلي هي الأفضل لأداء الكشف عن الهجمات الإلكترونية. يتم تقييم نماذج التعلم الآلي المقترحة على مجموعة بيانات WUSTL EHMS 2020، والتي تتكون من الهجمات الرئيسية في الوسط، وحقن البيانات، وهجمات الخداع. يُظهر تقييم تحليل النتائج أن نماذج التعلم الآلي المقترحة تفوقت على التقنيات الحالية. ...