An Enhanced Blockchain Based Security and Attack Detection Using Transformer In IOT-Cloud Network

doi:10.37934/araset.31.2.142156

An Enhanced Blockchain Based Security and Attack Detection Using Transformer In IOT-Cloud Network

2023-07-19

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DOI：10.37934/araset.31.2.142156

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物联网（Internet of Things）涵盖众多网络和连接设备。根据研究人员和安全专家的观点，围绕物联网的主要关注点之一是隐私和网络安全方面的潜在风险。深度学习在自调整、自组织和泛化方面提供了显著的能力。认识到这一点，本研究采用先进的深度学习算法来解决困扰物联网领域的隐私和安全问题。为解决这些担忧，提出了一种名为BC-Trans Network的新型模型，该模型结合了区块链技术（Blockchain technology）和transformer组件的优势。transformer在识别异常数据方面发挥着关键作用，使系统能够针对潜在威胁采取主动措施。此外，引入Hash-2用于物联网用户验证，为认证过程增加了一层额外的安全保障。区块链模型被用于安全存储用户密码和详细信息，确保了一种强大且防篡改的认证机制。为验证所提出的模型，采用了公开可用的CSE-CIC-IDS2018数据集。应用预处理技术，包括使用卡方方法（chi-square method）进行特征选择，以优化数据集。随后，transformer模块将数据分类为正常或异常，从而实现对潜在安全威胁的准确识别。为进一步保障数据安全并保护用户隐私，采用了全同态加密（Fully Homomorphic Encryption, FHE）方法。这种先进的加密技术能够对分类后的正常数据进行加密，确保其在传输和存储过程中的机密性。研究结果表明，通过展示所建议范式在识别和阻止网络威胁方面的有效性，支持了物联网-云服务器的安全与隐私。该系统在检测时间为225.3秒、准确率为99.25%、精确率为99.53%、召回率为99.32%、F1得分为99.59%的情况下表现出卓越的性能。此外，随着输出数量的增加，系统的各项指标得到提升，表明其具有良好的可扩展性和灵活性。

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