لقد أثار التوسع السريع في شبكات إنترنت المركبات (IoV) تحديات أمنية كبيرة، لا سيما في كشف التسلل بسبب طبيعتها المعقدة والديناميكية. يقدم هذا البحث عدة تدابير أمنية مبتكرة، بما في ذلك تشفير AES-256 للأمان القوي في الوقت الحقيقي، والحساب الآمن متعدد الأطراف (SMPC)، والتشفير المتجانس (HE) لمعالجة البيانات مع الحفاظ على الخصوصية. لتعزيز أداء نظام…

إنترنت الأشياء (IoT) يتكون من شبكة من الأجهزة المتصلة التي تستخدم المعالجات والمستشعرات والمحركات لجمع ومشاركة البيانات عبر مختلف القطاعات، بما في ذلك الزراعة والرعاية الصحية وإدارة المرور. على الرغم من تطبيقه الواسع، يواجه إنترنت الأشياء تحديات أمنية كبيرة بسبب الطبيعة المتنوعة لعقده، حيث غالبًا ما تكون التدابير الأمنية التقليدية مثل التشفير والتحكم في الوصول…

تقدم ورقة البحث GraphKAN، وهو إطار متقدم لاكتشاف التسلل مصمم لتعزيز أمان الشبكات الذكية في ظل التهديدات السيبرانية المتزايدة. تعاني طرق الشبكات العصبية الرسومية التقليدية (GNN) من قيود، حيث تعتمد بشكل أساسي على بيانات الشبكة دون دمج البيانات الفيزيائية من أجهزة الشبكة الكهربائية بشكل كافٍ، وتستخدم وظائف تنشيط ثابتة تعيق تمثيل أنماط الهجوم المعقدة. يعالج…

تقدم البحث نظام كشف التسلل (IDS) القائم على التعلم الفيدرالي المصمم لبيئات إنترنت الأشياء (IoT)، مع معالجة التحديات التي تطرحها أنماط الهجوم المتطورة في الأمن السيبراني. غالبًا ما تعتمد أساليب التعلم الآلي التقليدية على مجموعات بيانات ومعلمات محددة، مما يمكن أن يعيق قدرتها على اكتشاف التسللات الجديدة بشكل فعال. من خلال استخدام التعلم الفيدرالي، يقوم…

إن الزيادة في انتشار أجهزة إنترنت الأشياء (IoT) قد عززت الاتصال ولكنها أدت أيضًا إلى إدخال ثغرات أمنية كبيرة، خاصة فيما يتعلق بهجمات الشبكات الآلية. إن اكتشاف مثل هذه الهجمات في بيئات إنترنت الأشياء معقد بسبب تنوع الأجهزة وكميات البيانات الهائلة التي تنتجها. يسلط هذا البحث الضوء على إمكانيات تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة…