ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ МЕТОД ПОСТОЯННОГО МОНИТОРИНГА БЕЗОПАСНОСТИ В СЕТЯХ IEEE 802.15.4 НА ОСНОВЕ АДАПТИВНОГО АНАЛИЗА АНОМАЛИЙ

Обеспечение безопасности беспроводных сетей стандарта IEEE 802.15.4 является одной из ключевых задач в развитии Интернета вещей (IoT). Учитывая ограниченные вычислительные ресурсы IoT-устройств, традиционные методы обнаружения атак, основанные на криптографических механизмах и детерминированных порогах, не всегда обеспечивают достаточный уровень защиты. В данной работе предлагается новый метод адаптивного мониторинга сетевого трафика, который сочетает модифицированную Z-оценку с учетом размера выборки и адаптивный Байесовский классификатор с динамической корректировкой вероятности атаки. Экспериментальное тестирование на данных, сгенерированных в среде NS-3, показало, что предложенный метод превосходит традиционные подходы по точности обнаружения атак, снижая коэффициент ложных срабатываний с 10.9% до 3.8%. Гибридная модель обеспечивает 94.7% точности классификации и 91.8% полноты обнаружения атак, что на 6.3% выше, чем у стандартного Байесовского классификатора. Полученные результаты демонстрируют перспективность использования предложенного метода в системах реального времени для мониторинга безопасности IoT-сетей. Разработанный подход позволяет адаптироваться к изменяющейся сетевой среде, снижая влияние случайных флуктуаций, что делает его эффективным решением для защиты сетей с низким энергопотреблением.

1. Security and Privacy in the Industrial Internet of Things: Current Standards and Future Challenges / Т. Gebremichael et al // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 152351-152366.

2. Sadikin F. ZigBee IoT Intrusion Detection System: A Hybrid Approach with Rule-based and Machine Learning Anomaly Detection / F. Sadikin, S. Kumar // Proc. of Int. Conf. on Security. – 2020. – P. 57-68.

3. Choudhary S. Internet of Things: Protocols, Applications and Security Issues / S. Choudhary, G. Meena // Procedia Computer Science. – 2022.

4. Kampourakis V. A systematic literature review on wireless security testbeds in the cyberphysical realm / V. Kampourakis, V. Gkioulos, S. Katsikas // Computers & Security. – 2023. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404823002936.

5. Ullah I. A two-level flow-based anomalous activity detection system for IoT networks / I. Ullah, Q.H. Mahmoud // Electronics. – 2020. – Vol. 9, № 3. – URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/9/3/530.

6. Murugesan K.V.N. Comprehensive Security Analysis and DoS Attack Mitigation in Thread Networks / K.V.N. Murugesan, T. Master // Proc. IEEE WCNC. – 2025. – P. 1-7.

7. Morillo Fuetala D.G. Detecting targeted interference in the Internet of Things / D.G. Morillo Fuetala. – University College Cork, 2024.

8. Aljohani R. AI-Based Intrusion Detection for a Secure Internet of Things (IoT) / R. Aljohani, A. Bushnag, A. Alessa // Journal of Network and Systems Management. – 2024. – Vol. 32. – Art. 56.

9. A Survey on IoT Ground Sensing Systems for Early Wildfire Detection / C.C. Chan et al // IEEE Access. – 2024. – Vol. 12. – P. 172785-172819.

10. Kumari T.A. Tachyon: Enhancing stacked models using Bayesian optimization for intrusion detection / T.A. Kumari, S. Mishra // Egyptian Informatics Journal. – 2024. – Vol. 27. – Art. 100520.

11. Khayyat M.M. Improved bacterial foraging optimization with deep learning based anomaly detection in smart cities / M.M. Khayyat // Alexandria Engineering Journal. – 2023. – Vol. 75. – P. 407-417.

12. Sorostinean R. Anomaly Detection in Smart Industrial Machinery Through Hidden Markov Models and Autoencoders / R. Sorostinean, Z. Burghelea, A. Gellert // IEEE Access. – 2024. – P. 1-1.

13. Isong B. Insights into Modern Intrusion Detection Strategies for IoT Ecosystems / B. Isong, O. Kgote, A. Abu-Mahfouz // Electronics. – 2024. – Vol. 13. – Art. 2370.

14. Energy-aware and self-adaptive anomaly detection scheme based on network tomography / W. Wang et al // Information Sciences. – 2013. – Vol. 220. – P. 580-602.

15. Identification of Attacks against Wireless Sensor Networks Based on Behaviour Analysis / V. Korzhuk et al // Journal of Wireless and Ubiquitous Computing. – 2019. – Vol. 10, № 2. – P. 1-21.