Алгоритм Rivest-Shamir-Adleman, оптимизированный для защиты устройств Интернета вещей от конкретных атак
Ключевые слова:
интернет вещей (IoT), сетевая безопасность, нечеткое обнаружение аномалий, наивная байесовская классификация, RSAАннотация
Устройства Интернета вещей играют важнейшую роль в современном мире во многих отношениях, поскольку они обеспечивают поддержку для зондирования окружающей среды, автоматизации и ответственного сохранения ресурсов. В «умном» мире повсеместное присутствие устройств Интернета вещей в повседневной жизни неизбежно. Широкое использование устройств Интернета вещей привлекает к себе любопытные взгляды злонамеренных хакеров. Несмотря на то, что существует несколько систем и протоколов безопасности, доступных для обычных беспроводных сетей, наблюдается необходимость в разработке современного механизма безопасности исключительно для сетевых сред Интернета вещей. Эта работа представляет улучшения безопасности сетей Интернета вещей. В ней собраны три специализированных способа для достижения более высоких показателей безопасности в сетевых средах Интернета вещей. Fast Fuzzy Anomaly Detector, Legacy Naïve Bayes Attack Classifiers и Variable Security Schemer of Rivest-Shamir-Adleman algorithm – это новые модули, представленные в этой работе, сокращенно ASORI. Уникальные преимущества встроенного механизма сертификации Интернета вещей и выбор динамической стратегии безопасности являются новшествами, представленными в данной работе. Модель ASORI была проверена с использованием промышленного стандартного симулятора сети OPNET для обеспечения улучшенной безопасности наряду с существенными улучшениями параметров производительности сети.
Литература
2. Quy V., Hau N., Anh D., Ngoc L. Smart healthcare IoT applications based on fog computing: architecture, applications and challenges. Complex & Intelligent Systems. 2022. vol. 8. pp. 3805–3815. DOI: 10.1007/s40747-021-00582-9.
3. Rejeb A., Rejeb K., Simske S., Treiblmaier H., Zailani S. The big picture on the internet of things and the smart city: a review of what we know and what we need to know. Internet of Things. 2022. vol. 19. DOI: 10.1016/j.iot.2022.100565.
4. Inayat U., Zia M., Mahmood S., Khalid H., Benbouzid M. Learning-Based Methods for Cyber Attacks Detection in IoT Systems: A Survey on Methods, Analysis, and Future Prospects. Electronics. 2022. vol. 11(9). DOI: 10.3390/electronics11091502.
5. Hatami M., Leinonen M., Chen Z., Pappas N., Codreanu M. On-Demand AoI Minimization in Resource-Constrained Cache-Enabled IoT Networks With Energy Harvesting Sensors. IEEE Transactions on Communications. 2022. vol. 70. no. 11. pp. 7446–7463. DOI: 10.1109/TCOMM.2022.3208873.
6. Nagaraju R, C V, J K, G M, Goyal SB, Verma C, Safirescu C, Mihaltan T. Secure Routing-Based Energy Optimization for IoT Application with Heterogeneous Wireless Sensor Networks. Energies. 2022. vol. 15(13). DOI: 10.3390/en15134777.
7. Fotohi R., Bari S., Yusefi M. Securing Wireless Sensor Networks against Denial-of-Sleep Attacks Using RSA Cryptography Algorithm and Interlock Protocol. International Journal of Communication Systems. 2019. vol. 33(4). DOI: 10.1002/dac.4234.
8. Yang S.-K., Shiue Y.-M., Su Z.-Y., Liu I.-H., Liu C.-G. An Authentication Information Exchange Scheme in WSN for IoT Applications. IEEE Access. 2020. vol. 8. pp. 9728–9738. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2964815.
9. Ullah A., Said G., Sher M., Ning H. Fog-assisted secure healthcare data aggregation scheme in IoT-enabled WSN. Peer-to-Peer Networking and Applications. 2020. vol. 13. pp. 163–174. DOI: 10.1007/s12083-019-00745-z.
10. Singh D., Kumar B., Singh S., Chand S. A Secure IoT-Based Mutual Authentication for Healthcare Applications in Wireless Sensor Networks Using ECC. International Journal of Healthcare Information Systems and Informatics. 2021. vol. 16. no. 2. pp. 21–48. DOI: 10.4018/IJHISI.20210401.oa2.
11. Ahmad A., Ullah A., Feng C., Khan M., Ashraf S., Adnan M., Nazir S., Ullah Khan H. Towards an Improved Energy Efficient and End-to-End Secure Protocol for IoT Healthcare Applications. Security and Communication Networks. 2020. vol. 2020. DOI: 10.1155/2020/8867792.
12. Nada A., Bayoumi M. Development of a constraint stabilization method of multibody systems based on fuzzy logic control. Multibody System Dynamics. 2024. vol. 61. pp. 233–265. DOI: 10.1007/s11044-023-09921-9.
13. Liu L., Xue D., Zhang S. General type industrial temperature system control based on fuzzy fractional-order PID controller. Complex and Intelligent Systems. 2023. vol. 9. pp. 2585–2597. DOI: 10.1007/s40747-021-00431-9.
14. Sivapriya N., Ravi T. Efficient Fuzzy based Multi-constraint Multicast Routing with Multi-criteria Enhanced Optimal Capacity–Delay Tradeoff. International Journal of Scientific & Technology Research. 2019. vol. 8(8). pp. 1468–1473.
15. Jasim A., Kashmar A. An Evaluation of RSA and a Modified SHA-3 for a New Design of Blockchain Technology. Artificial Intelligence for Smart Healthcare. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing. Cham: Springer, 2023. pp. 477–489. DOI: 10.1007/978-3-031-23602-0_28.
16. Abid R., Iwendi C., Javed A., Rizwan M., Jalil Z., Anajemba J., Biamba C. An optimised homomorphic CRT-RSA algorithm for secure and efficient communication. Personal and Ubiquitous Computing. 2023. vol. 27. pp. 1405–1418. DOI: 10.1007/s00779-021-01607-3.
17. Anushiya R., Lavanya V. A new deep-learning with swarm based feature selection for intelligent intrusion detection for the Internet of things. Measurement: Sensors. 2023. vol. 26. DOI: 10.1016/j.measen.2023.100700.
18. Roldan-Gomez J., Boubeta-Puig J., Carrillo-Mondejar J., Manuel Castelo Gomez J., del Rincon J. An automatic complex event processing rules generation system for the recognition of real-time IoT attack patterns. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. vol. 123. DOI: 10.1016/j.engappai.2023.106344.
19. Size considerations for public and private keys. Available at: https://www.ibm.com/docs/en/zos/2.3.0?topic=certificates-size-considerations-public-private-keys (accessed 26.01.2024).
20. Visual Studio 2022. Available at: https://visualstudio.microsoft.com/vs/ (accessed 10.02.2024).
21. Features of C++ 20. Available at: https://www.geeksforgeeks.org/features-of-c-20/ (accessed 04.02.2024).
22. OPNET Network Simulator. Available at: https://opnetprojects.com/opnet-network-simulator/ (accessed 16.14.2024).
Rivest-Shamir-Adleman Algorithm Optimized to Protect IoT Devices from Specific Attacks
Abstract
IoT devices are crucial in this modern world in many ways, as they provide support for environmental sensing, automation, and responsible resource conservation. The immense presence of IoT devices in everyday life is inevitable in the smart world. The predominant usage of IoT devices lurks the prying eyes of intentional hackers. Though there are several precautionary security systems and protocols available for generic wireless networks, it is observed that there is a need to formulate a state-of-the-art security mechanism exclusively for IoT network environments. This work is submitted here for the betterment of IoT network security. Three dedicated contributions are integrated in this work to achieve higher security scores in IoT network environments. Fast Fuzzy Anomaly Detector, Legacy Naïve Bayes Attack Classifiers, and Variable Security Schemer of Rivest-Shamir-Adleman algorithm are the novel modules introduced in this work abbreviated as ASORI (Attack Specific Security Optimized RSA for IoT). Captivating the advantages of the onboard IoT certification mechanism and selecting a dynamic security strategy are the novelties introduced in this work. ASORI model is tested with industrial standard network simulator OPNET to ensure the improved security along with vital network performance parameter betterments.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) R. Rita Jenifer, Unknown
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).