Нежуренко О. Г.
ORCID: https://orcid.org/0009-0007-4594-9606
(2026)
Кібербезпека IoT-мереж: нові загрози та архітектурні моделі захисту.
Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. Т. 1, № 1.
С. 201–207.
ISSN 2786-4588.
DOI: 10.32782/tnv-tech.2026.1.1.22.
1.pdf
Завантажити (688kB) | Preview
Анотація
Проаналізовано підходи до безпеки мереж Інтернету речей включно з AI-based технологіями виявлення DDoS-загроз, моделями архітектури нульової довіри та методами захисту від шкідливого ПЗ для екосистем з більш ніж 50 мільярдами підключенних пристроїв. Мета дослідження – вивчити моделі безпеки для IoT-мереж і проаналізувати сучасні загрози в heterogeneous IoT-системах. Наукова новизна роботи полягає у дослідженні застосування штучного інтелекту для виявлення аномалій у трафіку IoT через поєднання нейронних мереж CNN, RNN та LSTM які показують точність 94–97% та рівень помилкових спрацювань 1.8–3.5%, аналізі математичних моделей розповсюдження кібератак на основі дискретних систем зі станами Susceptible Infected Recovered для прогнозування поширення шкідливих програм через розрахунок базового коефіцієнта відтворення R0, систематизації підходів до пріоритезації вразливостей з використанням оцінки CVSS для визначення рівня загроз а саме: критичні 9.0–10.0, високі 7.0–8.9, середні 4.0–6.9 низькі 0.1–3.9 та розробці рекомендацій щодо впровадження архітектури нульової довіри для екосистем IoT з динамічною оцінкою довіри безперервною автентифікацією мікросегментацією та автоматизованим застосуванням політик для забезпечення доступності 99.7% з часом реагування на інциденти 3–5 хвилин замість звичних 45 хвилин. Дані досліджень підтверджують ефективність інтегрованого підходу до безпеки. Використання ML-алгоритмів дозволяє виявляти DDoS-атаки з точністю від 94 до 97 відсотків. Модель нульової довіри забезпечує ізоляцію скомпрометованих пристроїв. Технологія blockchain гарантує цілісність даних. Такий комплексний підхід скорочує час реагування з 45 хвилин до 3–5 хвилин. При цьому кількість успішних атак знижується на 68%. Висновки. Кібербезпека мереж Інтернету речей вимагає інтеграції декількох компонентів. AI-засновані засоби виявлення загроз є першим елементом. Архітектура Zero Trust забезпечує другий рівень захисту. Федеративне навчання зберігає конфіденційність даних. Оптимізовані криптографічні рішення підходять для пристроїв з обмеженими ресурсами.
| Тип ресурсу: | Стаття |
|---|---|
| Ключові слова: | IoT-безпека, розподілені атаки відмови в обслуговуванні, машинне навчання, архітектура нульової довіри, intrusion detection systems |
| Класифікатор: | Q Наука > Q Наука (Загальне) |
| Відділи: | Фізико-математичний факультет > Кафедра комп’ютерних наук та інформаційних технологій |
| Користувач: | Олександр Сергійович Яценко |
| Дата подачі: | 01 Черв 2026 14:59 |
| Оновлення: | 01 Черв 2026 14:59 |
| URI: | https://eprints.zu.edu.ua/id/eprint/48096 |
| ДСТУ 8302:2015: | Нежуренко О. Г. Кібербезпека IoT-мереж: нові загрози та архітектурні моделі захисту. Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. 2026. Т. 1, № 1. С. 201–207. DOI: 10.32782/tnv-tech.2026.1.1.22. |


