Iot xavfsizligi

5-rasm.  
Xususiyatlarni oldindan qayta ishlash orqali yaratilgan zararli va zararli dasturlar.
Xususiyatlarni tanlash va tasniflash
Quyidagi 3-jadvalda ZFNet qatlami nomi, tensor o‘lchami va ushbu maqolada IoT 
zararli dasturlarini aniqlash modelini o‘rgatish va yaratish uchun foydalanilgan 
parametrlar ko‘rsatilgan.
3-Javdal. IoT zararli dasturlarni aniqlash modelini yaratishda foydalaniladigan 
ZFNet tuzilishi.
DAIMD modeli ZFNet modelidan foydalangan holda o‘quv ma’lumotlar 
to‘plamidagi jami 840 ta tasvirdan foydalangan holda xususiyatli tasvirlar bilan 
mashq qilish orqali IoT zararli dasturlarini aniqladi. IoT zararli dasturlarini aniqlash 
aniqligi 99,87% ni tashkil etdi va haqiqiy ma'lumotlar va model orqali chiqish 
o'rtasidagi farq 0,0047 ni tashkil etdi.

---

O'qitilgan DAIMD modeli IoT zararli dasturlarini aniq aniqlay oladimi yoki 
yo'qligini tekshirish uchun test ma'lumotlar to'plamidagi 561 fayldan foydalangan 
holda testlar o'tkazildi va aniqlash aniqligi 99,28% ni tashkil etdi.
Ish faoliyatini baholash
Ushbu maqolada taklif qilingan DAIMD taniqli IoT zararli dasturlarini, shuningdek, 
aqlli ravishda rivojlanayotgan yangi va turli xil IoT zararli dasturlarini aniq tahlil 
qilish va aniqlay olishini tekshirish uchun ishlashni baholash o'tkazildi. Amalga 
oshirilgan modelning ishlashini baholash uchun ishlatiladigan indekslar noto'g'ri 
ijobiy ko'rsatkich (FPR), noto'g'ri salbiy ko'rsatkich (FNR) va aniqlik (ACY).
FPR IoT zararli dasturlarini noto'g'ri tarzda zararsiz deb tasniflash tezligini anglatadi. 
Uni (2) yordamida hisoblash mumkin. Bu erda noto'g'ri musbat (FP) IoT zararli 
dasturi bo'lsa-da, zararsiz fayllar sifatida tasniflangan holatlar sonini, haqiqiy salbiy 
(TN) esa zararsiz deb to'g'ri tasniflangan holatlar sonini bildiradi.
FPR=FP(FP+TN)
FNR zararsiz fayllarni zararli dastur sifatida tasniflash tezligini anglatadi. Uni (3) 
yordamida hisoblash mumkin. Noto'g'ri salbiy (FN) zararli fayllar bo'lsa ham, IoT 
zararli dasturlari sifatida noto'g'ri tasniflangan holatlar sonini va haqiqiy ijobiy (TP) 
zararli dastur sifatida to'g'ri tasniflangan holatlar sonini anglatadi.
FNR=FN(TP+FN)
Nihoyat, ACY zararli dasturlar va zararli fayllar qanchalik aniq tasniflanganligini 
bildiradi; yordamida hisoblash mumkin ACY=(TP+TN)(TP+TN+FP+FN)