Definition of informative features and formalization of the knowledge base for identification of the Stuxnet cyber attack on the Internet of Things system

Авторы

  • Nodirbek O'rinov Andijon davlat universiteti
  • Сарварбек Мамадалиев
  • Махлиёхон Бахрамова
  • Шохислом Aлижонов
  • Aсадбек Неъматжонов
  • Мадина Aкбарова

Ключевые слова:

Stuxnet, Интернет вещей (IoT), информативные признаки, машинное обучение, кибербезопасность, целенаправленные кибератаки, промышленные системы управления

Аннотация

В данной статье предложен подход к выявлению и идентификации кибератак типа Stuxnet на современные системы Интернета вещей (IoT). Разработана модель информативных признаков и формализована база знаний для обнаружения подобных атак с применением методов машинного обучения. Предложенный подход основан на анализе характеристик вредоносного кода Stuxnet и его адаптации к условиям IoT-инфраструктуры. Проведены эксперименты по оценке эффективности предложенных методов и алгоритмов. Результаты показывают высокую точность (94,7%) обнаружения атак типа Stuxnet в системах IoT, а также возможность выявления ранее неизвестных модификаций данного типа атак. Разработанные методы могут быть интегрированы в существующие системы защиты IoT-инфраструктуры для повышения их устойчивости к целенаправленным кибератакам.

Библиографические ссылки

Dow, M. (2023). 10 Years Since Stuxnet: Is Your Operational Technology Safe? Dark Reading.

Garcia-Teodoro, P., et al. (2022). Anomaly-based network intrusion detection: Techniques, systems and challenges. Computers & Security, 28(1-2), 18-28.

Li, X., et al. (2023). Deep learning for IoT security: Current solutions and future challenges. IEEE Internet of Things Journal, 8(12), 10341-10362.

Nguyen, H., et al. (2022). A lightweight machine learning algorithm for IoT intrusion detection. Journal of Network and Computer Applications, 164, 102693.

Raza, S., et al. (2023). Fog-based distributed security framework for IoT systems. Internet of Things, 20, 100282.

Rodriguez-Andina, J., et al. (2022). Real-time hardware implementation of intrusion detection systems for IoT devices. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 69(8), 8531-8542.

Tuuli, A. (2020). Detecting Stuxnet-like data integrity attacks. Security and Privacy, 3(1), e107.

Valente, J., & Castro, A. (2023). Cumulative sum control charts for IoT device behavior monitoring. Computer Networks, (195), 109026.

Wang, W., et al. (2021). Blockchain-based IoT security architecture with mutual authentication. IEEE Access, 9, 54939-54950.

Yaseen, Q., et al. (2024). Self-healing IoT security system: Design and implementation. Computer Networks, 209, 108971.

Zhu, J., et al. (2023). Stream processing for real-time monitoring of IoT devices. IEEE Internet of Things Journal, 10(5), 4217-4232.

Загрузки

Опубликован

2025-06-03

Как цитировать

O'rinov, N., Мамадалиев, С., Бахрамова, М., Aлижонов Ш., Неъматжонов A., & Aкбарова М. (2025). Definition of informative features and formalization of the knowledge base for identification of the Stuxnet cyber attack on the Internet of Things system. Потомки Аль-Фаргани, (2), 80–86. извлечено от https://al-fargoniy.uz/index.php/journal/article/view/840

Выпуск

Раздел

Статьи

Категории