سیستم تشخیص نفوذ

اینترنت وسایل نقلیه (IoV) مفهومی نوظهور در سیستم های حمل ونقل هوشمند (ITS) است که هدف بهبود ایمنی عابران پیاده و رانندگان و نظارت بر ترافیک را دنبال می کند؛ اما ارتباطات اینترنت وسایل نقلیه در برابر حملات مختلف آسیب پذیر هستند. بنابراین امنیت در اینترنت وسایل نقلیه یک مسئله جدی است زیرا مستقیماً بر زندگی کاربران ان تأثیر می گذارد. یکی از مهم ترین حملات در این محیط، حمله انکارسرویس (DoS) است که از دسترسی به سرویس های اینترنت وسایل نقلیه جلوگیری می کند و از همه مهم تر باعث ترافیک و تصادفات جاده ای می شود و ایمنی کاربران را به خطر می اندازد. بنابراین، یک راه حل مبتنی بر یادگیری عمیق برای شناسایی حملات انکارسرویس در محیط اینترنت وسایل نقلیه پیشنهاد شده است. مدل پیشنهادی از شبکه عصبی کانولوشن 10لایه تشکیل شده است که می تواند انواع مختلف حملات انکارسرویس را بطور موثر تشخیص دهد. عملکرد مدل پیشنهادی با مجموعه داده واقعی و جدید VDoS-LRS ارزیابی شده است. نتایج تجربی نشان می دهد که سیستم تشخیص نفوذ پیشنهادی به نرخ صحت 100% رسیده است.