IoT és adatbiztonság

Gembiczky Dávid (2022) IoT és adatbiztonság. Pénzügyi és Számviteli Kar.

[thumbnail of GD_Szakdoga_IoT_és_adatbiztonság.pdf] PDF
GD_Szakdoga_IoT_és_adatbiztonság.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (1MB)
[thumbnail of szakdolgozati osszefoglalas Gembiczky Dávid Iot és adatbiztonság.pdf] PDF
szakdolgozati osszefoglalas Gembiczky Dávid Iot és adatbiztonság.pdf
Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg

Download (307kB)

Absztrakt (kivonat)

ÖSSZEFOGLALÁS   Annak érdekében, hogy reflektálhassuk a kutatás eredményére nézzük is meg mi volt a kérdés. A jelenlegi biztonsági módszerek képesek észlelni a fenyegetéseket az IoT-hálózatokon belül? Egy megfelelő nyílt forráskódú IDS-t (Snort) teszteltek, amely szabadon használható fogyasztói hálózaton belül, és ez hatékonynak bizonyult a Mirai botnet észlelésében. A tanulmány azonban azt is felvetette, hogy a rosszindulatú program mutáns verzióit nehezebben lehet észlelni, ami hatástalanná teheti a meglévő védelmet. Egy új fenyegetésészlelési modellt (BLSTM-RNN) javasoltak, amely a Deep Learning erejét hasznosította a fenyegetésészlelésben a fogyasztói IoT-hálózatokban. A korábbi támadási adatokkal való betanítást követően az IDS-modell pontosan előre jelezheti a fogyasztói IoT-hálózatok jövőbeli fenyegetéseit. A kutatás megkezdésekor az IoT botnet adatkészleteinek hiányát azonosították. Ennek a tanulmánynak egy fontos eredménye ezért egy új mirai botnet adatkészlet létrehozása, amely nagyon szükséges erőforrást biztosít a jövőbeli kutatásokhoz ezen a területen. Később a tanulmány az előző fejezet megállapításaira építve feltárta a conversational agents alkalmazásának életképességét a helyzetfelismerés javítására. A kérdésre, hogy ezek az eszközök segíthetnek-e a fenyegetések elleni védelemben választ kaptunk. Számomra nagyon hasznos volt ez a kutatás mert rengeteg mindent tanultam belőle. Látni lehet, hogy mennyire új még mindig a téma és hogy mennyire nem vagyunk tisztában, hogy pontosan milyen veszélyei lehetnek ennek az egésznek. Örülök, hogy ezt a témát választottam és hogy el tudtam merülni benne. Remélem még sok ilyen kutatás lesz, ami segíti az IoT fejlődését. Dolgozatom arra szeretne rámutatni, hogy nem minden esetben a támadást kell megelőzni, vagy éppenséggel a veszélyekre, fenyegetésekre felkészülni. Sokkal fontosabb, hogy magát a módszertant ismerjük meg, amelyet tudunk kezelni. A klasszikus védekezési mechanizmusoknak a mindennapok részévé kellene válnia, ideális esetben minden felhasználó tudatosan képes lenne kezelni ezeket a támadási helyzeteket. Nem lehet elvárás a felhasználóktól, hogy ismerjék az őket fenyegető veszélyeket. Amíg nem rendelkeznek bizonyítvánnyal, nem szakértői a témának, addig nincs szükség arra, hogy tudják, hogy milyen támadást, hogy kell kivitelezni. A tudatosság elsajátításához inkább az tartozna hozzá, hogy nyitott szemmel, körültekintően használják az online tereket, a saját információ és adat álljon a védelem középpontjában. Ha a módszertanokat megismerik a felhasználók, és tudják, hogy mit tudnak ellene tenni, már nagy siker könyvelhető el.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa: diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak: adatbiztonság, adattípusok, biztonság, IoT, Mirai
SWORD Depositor: Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID): Archive User
Rekord készítés dátuma: 2022. Okt. 11. 10:26
Utolsó módosítás: 2022. Okt. 11. 10:26

Actions (login required)

Tétel nézet Tétel nézet