I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   38 ,   No .   2 Ma y   20 25 ,   p p .   988 ~ 9 9 6   I SS N:  2 502 - 4 7 52 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijee cs .v 38. i 2 . p p 988 - 9 9 6          988     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs . ia esco r e. co m   No v el  i ntelligen t rust comp u tatio for securing  i nter net - of - things  using  prob a bility ba sed a rti f icia l int ellig enc e       Na s re en  F a t him a 1 ,   M y s o re   Sh a ntha ra j   Su nitha   P a t el 2 ,   K i ra n B a s a v eg o wda 3   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   D e s i g n ,   A c a d e my   f o r   Te c h n i c a l   a n d   M a n a g e me n t   E x c e l l e n c e   ( A TM E)   C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g M y s u r u ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g - A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   M a c h i n e   Le a r n i n g ,   A T M C o l l e g e   o f   E n g i n e e r i n g ,   M y s u r u ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   P ES U n i v e r s i t y ,   B a n g a l o r e ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   4 ,   2 0 2 4   R ev is ed   Oct   30 ,   2 0 2 4   Acc ep ted   No v   11 ,   2 0 2 4       Wi th   risi n g   d e m a n d o f   sm a rt  a p p li a n c e with   n o rm a lo c a ti o n tra n sfo rm in g   th e m se lv e in   sm a rt  c it ies ,   in t e rn e t - of - th i n g s   (I o T)   e n c o u n ter v a rio u s   e v o lv in g   se c u rit y   c h a ll e n g e s.   Th e   fre q u e n tl y   a d o p ted   e n c ry p ti o n - b a se d   a p p ro a c h e h a v e   it s   o wn   li m it a t io n   o f   i d e n ti fy i n g   d y n a m ic  t h re a ts  wh il e   a rti ficia in tell ig e n c e   (AI)   b a se d   m e th o d o lo g ies   a re   fo u n d   to   a d d re ss   th is  g a p   a n d   y e t h e y   t o o   h a v e   sh o rtco m i n g s.  T h is  m a n u sc rip p re se n ts  a n   in telli g e n t   tru st  c o m p u tatio n a sc h e m e   b y   h a rn e ss in g   p r o b a b il it y - b a se d   m o d e ll in g   a n d   AI - sc h e m e   fo m o n it o rin g   t h e   d y n a m ic  m a li c io u b e h a v i o o f   a n   u n k n o wn   a d v e rsa ries .   Th e   stu d y   c o n tri b u tes   to wa rd a   n o v e AI - m o d e u sin g   re in fo rc e m e n lea rn i n g   to wa rd l e v e ra g in g   d e c isio n   m a k i n g   fo r   c o n firmi n g   th e   p re se n c e   o u n k n o w n   a d v e rs a ries .   Th e   b e n c h m a rk e d   stu d y   sh o ws   th a t   p ro p o se d   sy ste m   o ffe rs   sig n ifi c a n im p ro v e m e n wh e n   c o m p a re d   to   e x isti n g   AI - m o d e ls  a n d   o t h e c ry p to g r a p h ic  sc h e m e with   re sp e c t o   d e lay ,   th ro u g h p u t,   d e tec ti o n   a c c u ra c y ,   e x e c u ti o n   d u ra ti o n .   K ey w o r d s :   Ar tific ial  in tellig en ce     C r y p to g r ap h y   I n ter n et - of - th in g s   Pro b ab ilit y   R ein f o r ce m en t le ar n i n g   Secu r ity   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Nasr ee n   Fath im a     Dep ar tm en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   Desig n   Aca d em y   f o r   T ec h n ical  a nd   M an ag em en t E x ce llen ce   ( AT M E )   C o lleg o f   E n g in ee r i n g     B an n u r   R d ,   My s u r u ,   Kar n ata k 5 7 0 0 2 8 ,   I n d ia     E m ail:  n asre en f ath im a1 6 @ g m ail. co m         1.   I NT RO D UCT I O N   I n   lar g e - s ca le  in ter n et - of - th in g s   ( I o T )   d ep l o y m en ts ,   s ec u r ity   co n ce r n s   b ec o m e v en   m o r e   p r o n o u n ce d   d u e   to   th s h ee r   v o lu m o f   d e v ices,  d ata,   an d   p o ten tial  attac k   v ec to r s .   W ith   lar g n u m b e r   o f   in ter co n n ec ted   d ev ices,  t h er ar m o r e   en tr y   p o i n ts   f o r   attac k er s   to   ex p lo it.  E ac h   d ev ice   r e p r e s en ts   p o ten tial   tar g et,   in cr ea s in g   th o v er all  attac k   s u r f ac an d   m ak in g   it  m o r ch allen g in g   to   d ef en d   a g ain s cy b er   th r ea ts   [ 1 ] .   L ar g e - s ca le  I o T   d ep lo y m en ts   ar s u s ce p tib le  to   d is tr ib u ted   d en ial - of - s er v ice  ( DDo S )   attac k s ,   wh er a   m ass iv n u m b er   o f   co m p r o m i s ed   d ev ices  o v er wh elm   n etwo r k   in f r astru ctu r e   o r   tar g eted   s y s tem s   with   tr af f ic.   B o tn ets  co m p r is ed   o f   I o T   d e v ices  ca n   am p lif y   th e   im p ac o f   DDo attac k s ,   ca u s in g   wi d esp r ea d   d is r u p tio n   [ 2 ] .   L ar g e - s ca le  I o T   d ep lo y m en ts   g en er ate   v ast  am o u n ts   o f   s en s itiv d at a,   i n clu d in g   p e r s o n al  in f o r m atio n ,   lo ca tio n   d ata,   a n d   o p er atio n al   d ata.   E n s u r in g   th p r iv ac y   an d   p r o tectio n   o f   th is   d ata  is   p a r am o u n t o   p r e v en t   u n au th o r ized   ac ce s s ,   d ata  b r ea ch es,  an d   m is u s [ 3 ] .   Ap ar t   f r o m   th is ,   im p lem en tin g   s ec u r it y   m ea s u r es  at  s ca le   ac r o s s   th o u s an d s   o r   ev en   m i llio n s   o f   I o T   d e v ices  ca n   b e   ch allen g in g .   E n s u r in g   th at   s ec u r ity   p r o t o co ls ,   en cr y p tio n   m ec h an is m s ,   an d   ac ce s s   co n tr o ls   ar e   co n s is ten tly   ap p lied   an d   u p d ated   ac r o s s   th e n tire   d ep lo y m e n r eq u ir es  r o b u s m an ag em en a n d   a u to m atio n   ca p a b ilit ies  [ 4 ] .   Ma n ag i n g   l ar g n u m b er   o f   I o T   d ev ices  th r o u g h o u th ei r   life c y cle,   in clu d in g   p r o v is io n in g ,   co n f ig u r atio n ,   m o n ito r in g ,   an d   d ec o m m is s io n in g ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       N o ve i n tellig en t tru s t c o mp u ta tio n   fo r   s ec u r in g   in tern et - of - t h in g s   u s in g   … ( N a s r ee n   F a th i ma )   989   p r esen ts   s ec u r ity   ch allen g es.  E n s u r in g   th at  d ev ices  ar s ec u r ely   o n b o a r d ed ,   r eg u la r ly   p a tch ed ,   an d   s ec u r ely   r etir ed   to   p r ev en t h em   f r o m   b ec o m in g   s ec u r ity   liab ilit ies  is   cr u cial  [ 5 ] .   Seg r eg atin g   I o T   d ev ices  in to   s ep ar ate   n etwo r k   s eg m e n ts   b ased   o n   th eir   f u n ctio n ,   s en s itiv ity ,   o r   t r u s lev el  ca n   h el p   co n tain   s ec u r ity   b r ea c h es  an d   lim it  th im p ac o f   co m p r o m is ed   d ev ices.  Ho wev er ,   m a n ag in g   n etwo r k   s eg m en tatio n   at  s ca le  an d   en s u r in g   p r o p er   is o latio n   b etwe en   s eg m en ts   r eq u ir e   ca r e f u l p lan n in g   a n d   c o n f ig u r atio n   [ 6 ] .   Ma n y   I o T   d ev ices  i n   lar g e - s ca le  d ep lo y m en ts   o p e r ate  with   lim ited   r eso u r ce s ,   in cl u d in g   p r o ce s s in g   p o we r ,   m em o r y ,   a n d   e n er g y .   I m p lem en tin g   r o b u s s ec u r ity   m ea s u r es  with o u im p o s in g   s ig n if ican o v e r h ea d   o n   th ese  r e s o u r ce - co n s tr ain e d   d ev ices is a  m ajo r   ch allen g [ 7 ] .   Ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   ca n   p lay   a   s ig n if ican t   r o le   in   e n h an cin g   th e   s ec u r ity   o f   I o T   s y s tem s   in   s ev er al  way s .   AI   alg o r ith m s   c an   an aly ze   v ast  a m o u n ts   o f   d ata  g en er ate d   b y   I o T   d ev ices  to   d etec a b n o r m al   p atter n s   o r   b e h av io r   th at  m ay   in d icate   s ec u r ity   b r ea ch .   B y   lear n in g   wh at  co n s titu tes  n o r m al  b eh a v io r   f o r   d ev ices  an d   n etwo r k s ,   AI   ca n   id en tif y   d ev iatio n s   an d   p o ten tial  s ec u r ity   th r ea ts   in   r ea l - tim e,   en ab lin g   p r o ac tiv th r ea m itig atio n   [ 8 ] .   AI - p o wer ed   b eh a v io r al   an aly s is   ca n   id en tify   s u s p icio u s   ac tiv ities   o r   u n au th o r ized   ac ce s s   attem p ts   with in   I o T   n etwo r k s .   B y   c o n t in u o u s ly   m o n ito r in g   d e v ice  in t er ac tio n s   an d   u s er   b eh av io r s ,   AI   alg o r ith m s   ca n   d etec an o m alies  in d icativ o f   m alicio u s   ac tiv ities ,   s u ch   as  u n au th o r ized   d ev ice   ac ce s s   o r   u n u s u al  d ata  tr an s f e r s   [ 9 ] .   AI - en ab led   p r e d ictiv m ain ten an ce   tech n iq u es  ca n   h elp   id en tify   s ec u r ity   v u ln er ab ilit ies  a n d   wea k n ess e s   in   I o T   d ev ices  b ef o r th ey   ar ex p lo ited   b y   attac k er s .   B y   an aly zin g   d ev ice   p er f o r m an ce   d ata  a n d   d etec tin g   p atter n s   in d icativ e   o f   im p e n d in g   f ailu r es  o r   s ec u r it y   b r ea c h es,  AI   ca n   e n ab le  p r o ac tiv r em e d iatio n   ac tio n s   to   m itig ate  r is k s   an d   en h a n c e   o v er all  s y s tem   s ec u r ity   [ 1 0 ] .   Ap ar f r o m   t h is ,   it  ca n   b also   u s ed   f o r   cy b e r   th r ea in tellig en ce   [ 1 1 ] ,   a d ap tiv au th en ticatio n   [ 1 2 ] ,   n etwo r k   t r af f ic  an aly s is   [ 1 3 ] ,   s ec u r ity   au to m atio n   [ 1 4 ] .   Ho wev er ,   th e r ar e   v a r io u s   c h allen g es  ass o ciate d   with   a d o p tin g   A I - b ased   m o d el  f o r   I o T   s ec u r ity   v iz :   i )   s ca lab le  s ec u r ity   p e r f o r m an ce   is   q u ite  d if f icu lt  in   lar g e   an d   co m p le x   I o T   en v ir o n m en t,     ii)  o f f er in g   u n if o r m   an d   co n s is ten s ec u r ity   p er f o r m an c in   p r esen ce   o f   h eter o g en eo u s   I o T   d ev ices,     iii)  o f f e r in g   ass u r an ce   t o war d s   o p tim al   s ec u r ity   i n   p r esen ce   o f   d y n am ic   en v ir o n m en is   th t h m o s ch allen g in g   is s u f o r   e x is tin g   AI - m o d els,  i v )   m ajo r ity   o f   th AI   m o d els  a r h ig h ly   iter ativ in   o p e r atio n   an d   d em an d s   e x ten s iv r eso u r ce s   to   ac tu ally   im p lem en t   th em   o n   r ea l - wo r ld   ap p lic atio n s ,   v )   ex is tin g   AI   m o d els   ar k n o w n   to   o f f er   h ig h er   p r ed ictiv ac cu r ac y   b u t le s s   to war d s   co m p u tatio n al  e f f icien cy .   T h r elate d   wo r k   ca r r ied   o u i n   th is   p er s p ec tiv o f   I o T   s ec u r ity   ar as  f o llo ws:   e x is tin g   s y s tem   h as  witn ess ed   p r o life r ated   u s ag o f   m ac h in lear n in g   ( ML )   a p p r o ac h   to war d s   I o T   s ec u r ity .   T h ad o p tio n   o f   s u p p o r t   v ec to r   m ac h in h as  b ee n   s ee n   in   wo r k   o f   I o an n o u   an d   Vass ilio u   [ 1 5 ]   wh er e   t h p r im n o tio n   is   to war d s   class if icatio n   o f   n etwo r k - r elate d   attac k s .   Kau s h ik   e a l.   [ 1 6 ]   h av e   u s ed   Naïv B a y esian   ap p r o a ch   to   p er f o r m   class if icatio n .   Ad o p t io n   o f   d ec is io n   tr ee   is   witn ess ed   in   wo r k   o f   Alab d u lk a r im   et  a l.   [ 1 7 ]   to   in co r p o r ate  p r iv ac y   p r eser v at io n   in   h ea lth ca r s ec to r .   Fu r t h er ,   r an d o m   f o r est  h as  b ee n   p r o v e n   to   o f f e r   an   ef f ec tiv d etec tio n   o f   m alwa r es  p r esen in   I o T   n etwo r k s   as  s ee n   in   wo r k   o f   Atitallah   et  a l .   [ 1 8 ] .   Fro m   th e   p er s p ec tiv o f   d ee p   lear n in g   ( DL )   m eth o d s ,   v ar i o u s   s ec u r i ty   s ch em es  h av e   b ee n   ev o lv e d .   Velin ch k o   et  a l.   [ 1 9 ]   h a v ad v o ca ted   th u s ag o f   ar tific ial  n eu r al   n etwo r k   to war d s   v ar ied   ap p licatio n   in   I o T .   C o n v o lu tio n   n eu r a n etwo r k   h as  b ee n   im p lem en ted   b y   Alab s et  a l.   [ 2 0 ]   to war d s   d etec tio n   th e   attac k   with   its   ex tr ac ted   f ea tu r es  in   I o T   n etwo r k .   Say eg h   et  al.   [ 2 1 ]   h av u s ed   l o n g   s h o r t - ter m   m em o r y   to w ar d s   im p r o v in g   th e   in tr u s io n   d etec tio n   in   I o T   n et wo r k s   ass ess ed   with   p u b licly   av ailab le  d ataset.   C h u   an d   L in   [ 2 2 ]   h av u s ed   g en er ativ ad v er s ar ial  n etwo r k   ( GAN)   in   o r d er   to   en h an c th class if icatio n   o f   an   I o T   ad v er s ar ies  wh ile  u s ag o f   r ein f o r ce m e n lear n i n g   ( R L )   h as  b ee n   u s ed   f o r   en h a n cin g   s ec u r ity   as  n o ted   in   wo r k   o f   Hu   et  a l.   [ 2 3 ] .   Fu r th er ,   h y b r i d   lear n i n g   a p p r o ac h es  h a v also   b ee n   u s e d   in   o r d er   to   in te g r ate  b o th   m ac h in a n d   DL   ap p r o ac h es  f o r   im p r o v in g   n et wo r k   s ec u r ity   in   I o T   as  n o ted   in   wo r k   o f   Sag u   et  a l.   [ 2 4 ] ,   Vu   et  a l .   [ 2 5 ] ,   an d   Yar as  an d   Den e r   [ 2 6 ] .   Ap ar t   f r o m   AI - b ased   m o d el,   th e r e   ar v ar io u s   c r y p to g r ap h y - b a s ed   s tu d y   m o d els  f o cu s in g   o n   I o T   s ec u r ity .   A d o p tio n   o f   ad v a n ce d   e n cr y p ti o n   s tan d ar d   ( AE S)  is   witn ess ed   in   wo r k   o f   R ek er a h o   et  a l .   [ 2 7 ]   an d   Ham ee d i   an d   B ay at  [ 2 8 ]   to wa r d s   s ec u r in g   en er g y   m o n ito r in g   s y s tem .   A d o p tio n   o f   ellip tical   cu r v cr y p to g r ap h y   ( E C C )   is   s ee n   in   wo r k   o f   Ma tteo   et  a l.   [ 2 9 ]   wh er p r o ce s s o r   h as  b ee n   d esig n ed   in   o r d er   to   s ec u r co m m u n icatio n   in   I o T   ap p licatio n s .   Dig ital  s ig n atu r e   ( DS)   h as  also   b ee n   ex te n s iv u s ed   to war d s   au th en ticatio n   in   I o T   as  s ee n   in   wo r k   o f   B u r g o s   an d   Pu s tis ek   [ 3 0 ] .   E x is tin g   s tu d y   h as  also   n o ted   u s ag o f   h o m o m o r p h ic  en cr y p tio n   ( H E )   as  p r esen ted   in   wo r k   o f   Alb ak r et  a l.   [ 3 1 ]   f o r   f ac ilit atin g   h ig h er   s ec u r e - en ab led   co m m u n icati o n   in   I o T   g r o u p s .   T h co n tr ib u tio n   o f   th p r o p o s ed   s tu d y   is   n o v el  co m p u t atio n ally   in tellig en tr u s co m p u tatio n al   m ec h an is m   h a r n ess in g   p r o b a b ilit y   m o d ellin g   a n d   AI   m eth o d o lo g y   f o r   d iag n o s in g   leth al   th r ea ts   in   I o T .   T h v alu ad d e d   co n tr ib u tio n   o f   t h s tu d y   ar as  f o llo ws:   i)   th s tu d y   p r esen ts   n o v el  s m a r city   r eg io n - b ased   s tu d y   m o d el  f o r   m o n ito r in g   t h m alicio u s   b e h av io r   o f   u n k n o wn   th r ea ts ,   ii)  th s tu d y   p r esen ts   u n iq u e   r o le  m o d ellin g   o f   I o T   d ev ices  f o r   f ac ilit atin g   f o r m atio n   o f   an   ad v er s ar y   o f   n o v el  f o r m   th at  is   u n k n o wn   to   s y s tem ,   iii)  n o v el  an d   s im p lifie d   p r o b a b ilit y - b ased   tr u s co m p u tatio n   is   ca r r ied   o u o n   th b asis   o f   as s ig n ed   ex ec u tio n al  r o le  o f   ea c h   n o d es,  iv )   n ew  em p ir ical  ap p r o ac h es  o f   allo ca tio n   o f   r ewa r d   an d   p e n alty   is   d esig n ed   f o r   p r o m o tin g   s ec u r e   d ata  tr an s m is s io n   f o r   ea ch   p ar ticip atin g   n o d es,  an d   v )   RL   is   ap p lied   in   o r d er   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 May   20 25 9 8 8 - 9 9 6   990   lev er ag an   e f f ec tiv d ec is io n   m ak in g   f o r   d etec tin g   th co n f ir m atio n   o f   an   ad v er s ar y   in   I o T   n etwo r k s .   T h n ex t sectio n   p r esen ts   d is cu s s io n   o f   a d o p ted   r esear ch   m et h o d o lo g y .       2.   M E T H O D   T h p r o p o s ed   s tu d y   m o d el  i s   an   ex ten s io n   o f   o u r   p r io r   r esear ch   m o d el  th at  h as  u s ed   u n iq u e   s ig n atu r d esig n   f o r   en h a n cin g   s ec u r au t h en ticatio n   i n   I o T   [ 3 2 ] [ 3 3 ] .   T h p r im ar y   s tr en g th   o f   th is   p a r o f   m o d ellin g   is   th u n iq u a n d   li g h tweig h d esig n   o f   cr y p to g r a p h ic  m o d el;  h o wev er ,   th er is   s till   lar g er   s co p e   o f   o p tim izin g   th co m p u tatio n al  ef f icien cy   as  well  as  s ec u r ity   f ea tu r es  ass o ciate d   with   th is   m o d el.   T h er ef o r e,   th p r o p o s ed   s y s tem   r ev is es  th is   im p lem en tatio n   m o d el  b y   r ep r es en tin g   it  as  b aselin ar ch ir ec tu r e   an d   f u r th er   in tr o d u cin g   a   n o v el  i n tellig en ap p r o ac h   to   s tr en g th en   its   s ec u r ity   f ea tu r es.   Fo r   th is   p u r p o s e,   th e   p r o p o s ed   s y s tem   in tr o d u ce s   n o v el  s tu d y   m o d el  wh ich   is   m ix   o f   p r o b ab ilit y - b ased   n o tio n   an d   AI .   T h e   ar ch it ec tu r al  d iag r am   o f   th p r o p o s ed   d esig n   is   as sh o wn   in   Fig u r e   1.       F o r m a t i o n   o f   S m a r t   C i t y   R e g i o n   ( S C R ) R o l e s   o f   I o T   N o d e s P r o b a b i l i t y   M o d e l   t o w a r d   S e c u r e   C o m m u n i c a t i o n T r u s t   C o m p u t a t i o n A l l o c a t i o n s   o f   R e w a r d / P e n a l t y   ( I ) A I - M o d e l   t o w a r d s   M o n i t o r i n g   O p t i m i z a t i o n N o r m a l   I o T   d e v i c e A d v e r s a r y   I o T   d e v i c e d a t a   f o r w a r d i n g   D f   d a t a   d r o p p i n g   D d U p d a t e   a t t a c k   U a R e p o r t   M i g r a t i o n   R m P r o f i t R e s o u r c e   U t i l i z a t i o n R e i n f o r c e m e n t   L e a r n i n g I o T   D e v i c e s A c c e s s   P o i n t G a t e w a y   N o d e     Fig u r 1 .   Ar c h itectu r o f   p r o p o s ed   s tu d y   m o d el       T h co r o p er atio n   ca r r ie d   o u t   b y   th ess en tial m o d u les ex h i b ited   in   Fig u r e   1   ar as f o llo w s :   a.   Fo r m atio n   o f   s m ar city   r eg io n   ( SC R ) t h p r o p o s ed   s y s tem   co n s tr u cts  s im u latio n   ar e m ap p ed   with   o n s m ar city ,   wh ich   is   f u r th er   class if ied   in to   s m aller   r eg io n s .   T h s tu d y   c o n s tr u cts  t o p o lo g y   wh er e   ea ch   s m aller   r eg io n   c o n s is ts   o f   o n ac ce s s   p o in an d   s et  o f   u n iq u o p er atin g   I o T   d e v ices  o f   s am ty p e.   I t   will  m ea n   th at  ea c h   SC R   will  r ep r esen ts   an   in d iv i d u al  h o m o g en e o u s   n etwo r k   s u p p o r te d   b y   r esp ec tiv e   ac ce s s   p o in t.  T h co m p lete  s m ar city   ca n   b n o s ee n   in   t h f o r m   o f   h eter o g en e o u s   n e two r k .   I s h o u ld   b n o ted   th at  all  th ac ce s s   p o in ts   ar f u r th er   s y n ce d   with   g atew ay   n o d to   ca r r y   o u tr an s latio n al   s er v ices.  Fro m   Fig u r e   1 ,   it  ca n   b u n d e r s to o d   t h at  it  is   f ea s ib le  f o r   o n e   I o T   d ev ice   to   jo i n   o r   leav SC R   wh ile  all  th d ev ices  with in   SC R   ar au th en ticate d   u s in g   s i g n atu r e   s ch em b y   th ac ce s s   p o in d ep lo y i n g   p r io r   m o d el  [ 3 2 ] [ 3 3 ] .     b.   R o les o f   I o T   n o d es :   th p r o p o s ed   s y s tem   co n s id er s   th at  th er ar th r ee   ty p es o f   I o T   d ev ice s   v iz.   i)   n o r m al   d ev ices,  ii)  d ev ices  with   d ef e ctiv s en s o r y   o p e r atio n ,   a n d   i ii)  ad v er s ar y .   T h n o r m al  d e v ices  ar m ea n f o r   s en s in g   th d ata  a n d   f o r w ar d in g   to   th r esp ec tiv ac ce s s   p o in with in   its   SC R   wh ile  t h ac ce s s   p o in f o r war d s   th e   ag g r eg ated   in f o r m atio n   to   th g atew ay   n o d e.   T h d ev ices  with   d ef ec tiv e   s en s o r y   o p er atio n s   also   p er f o r m s   th s im ilar   o p er atio n   lik th at  o f   n o r m al  I o T   d ev ices;  h o wev er ,   th eir   n o r m al  o p er atio n s   ar e   u n p r e d ictiv f o r   its   s u s tain ab le  o p er atio n .   T h ey   m a y   ch o o s to   v io late  ce r tain   task   d u to   in ter n al   cir cu itry   p r o b lem   with in   th e   n o d e .   Su ch   ty p es  o f   n o d es  ca n   ex is ts   d u to   en v i r o n m e n tal  im p ac o r   ac cid en tal  ev e n o n   d ep lo y e d   g eo g r a p h ic  r eg io n s ,   wh ich   ar e   lef u n atten d e d .   T h th i r d   ty p o f   n o d i.e . ,   ad v er s ar y   a r m ea n to   i n tr o d u ce   m alicio u s   p r o g r am .   Dif f er en f r o m   all  e x is tin g   s tu d y   m o d el,   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       N o ve i n tellig en t tru s t c o mp u ta tio n   fo r   s ec u r in g   in tern et - of - t h in g s   u s in g   … ( N a s r ee n   F a th i ma )   991   p r o p o s ed   s y s tem   d e v elo p s   n ew  ad v er s ar y   m o d el  b y   clu b b in g   to g et h er   leth al  f u n ctio n alities   ch o o s en   f r o m   all  th e x is tin g   r ep o r ted   m alicio u s   ac tiv ities   in   I o T .   c.   Pro b ab ilit y   m o d el  t o war d   s ec u r c o m m u n icatio n th is   m o d u le  is   r esp o n s ib le  f o r   p er f o r m in g   tr u s co m p u tatio n   o f   th p ar ticip ati n g   I o T   d e v ices.  T h m o d el  d o esn t u tili ze   an y   f o r m   o f   cr y p to g r ap h ic  m o d el   f o r   th is   p u r p o s e.   R ath er ,   it  u s es  n eig h b o r h o o d   m o n ito r in g   s tr ateg y   to   co n s tr u ct   th is   p r o b ab ilit y   m o d el.   Fo llo win g   ar th task   p er f o r m ed :   -   T r u s c omp u tatio n p r i o r   to   u n d er s tan d   th m ec h an is m   o f   tr u s co m p u tatio n ,   it  is   es s en tial  to   u n d er s tan d   th o p er atio n s   p er f o r m ed   b y   ea ch   I o T   d ev ices.  T h p r o p o s ed   s ch em h y p o th esizes  tw o   s im ilar   o p er atio n s   b ein g   ca r r i ed   o u b y   b o th   n o r m al  an d   ad v er s ar y   d ev ices  v i z.   f o r war d in g   d ata  an d   d r o p p in g   t h d ata  p ac k et.   T h s ch em ass ig n s   u n iq u th i r d   o p er atio n   t o   d is tin g u is h   n o r m al  f r o m   ad v er s ar y   d e v ice  wh er th n o r m al  n o d will  alwa y s   p r o p ag ate  th id en tifie d   ad v e r s ar y   d ev ice  to   g atew ay   n o d v ia  ac ce s s   p o i n wh ile  th e   ad v e r s ar y   d ev ic will  lau n ch   m alicio u s   p r o g r am   an d   ev ad f r o m   b ein g   d etec ted   b y   m ig r atin g   its elf   f r o m   cu r r e n to   d if f er en SC R   with   n ew  s p o o f ed   id en tity .   T h p r o b a b ilit y   m o d el  is   th en   ap p lied   i)   to   e v alu ate  th at  th e   id en tifie d   d e v ice  is   an   ad v er s ar y   an d   ii)  to   ev alu ate   th at  th a d v er s ar y   d e v ice  will  e ith er   lau n c h   m alicio u s   p r o g r a m   o r   it  will  ch o o s to   f o r war d   th d ata  o f   n o r m al  d e v ice.   Fo r   th is   p u r p o s e,   th s ch em co n s id er s   two   p ar am eter s   v iz.   p ar am eter   f o r   n u m b er   o f   id en tifie d   d ata  f o r war d in g   D f   an d   p a r am eter   f o r   id e n tifie d   d ata  d r o p p in g   D d .   Hen ce ,   p o s itiv tr u s ca n   b e   ca lcu lated   b y   co m p u tin g   p r o b a b ilit y   as  D f   / ( D f + D d )   wh ile  n eg ativ tr u s ca n   b c alcu lated   b y   co m p u tin g   p r o b a b ilit y   as   D d   /   ( D f + D d ) .   Ho wev er ,   th is   co m p u tatio n   is   o n ly   v alid   if   D f D d wh ich   is   n o alwa y s   th ca s e.   Hen ce ,   th s ch e m co m p u tes  u n ce r tain   tr u s as   A / ( A 1 + A 2 ) ,   wh er attr ib u te  A   r ep r esen ts   d o p r o d u ct  o f   n etwo r k   co ef f icien t,  D f ,   an d   D d ,   attr ib u te  A 1   r ep r esen ts   s q u ar ed   s u m m atio n   o f   D f   a n d   D d   a n d   a ttrib u te  A 2   r ep r esen ts   s u m m atio n   o f   D f   a n d   D d .   T h co n tr ib u tio n   o f   t h is   tr u s co m p u tatio n   is   th at  if   th v alu o f   th is   u n ce r tain   tr u s r e d u ce s ,   it   g iv es  h ig h er   c o n f ir m atio n   th at  th tar g eted   d ev ice  is   ad v er s ar y .   I t   s h o u ld   b n o ted   t h at  th s y s tem   h as  n o   p r ed ef in e d   in f o r m atio n   o f   i d en ti ty   o f   tar g et  n o d to   b e   n o r m al  o r   ad v er s ar y .   -   Allo ca tio n s   o f   r ewa r d /p en alt y I is   to   b n o ted   th at  p r o p o s ed   p r o b ab ilit y   m o d el  is   d esig n ed   co n s id er in g   th r ee   f u n cti o n s   ea ch   f o r   n o r m al   an d   ad v e r s ar y   n o d e.   T h f u n ctio n s   ex h ib ited   b y   n o r m al  n o d e   ar d ata  f o r war d i n g   D f ,   d ata  d r o p p i n g   D d ,   an d   u p d ati n g   attac k   in f o r m atio n   U a .   T h f u n ctio n s   ex h ib ited   b y   ad v er s ar y   n o d e   ar d ata  f o r war d in g   D f ,   d ata  d r o p p in g   D d ,   an d   r eg io n   m ig r atio n   R m Hen ce ,   it c an   b e m p ir ically   e x p r ess ed   as:     (   ) = (  ,  ,  )     ( a dve r s a r y ) = ( f , d , m )   ( 1 )     Fro m   ( 1 ) ,   th e   f ir s two   f u n cti o n al  attr ib u tes  i.e . ,   D f   a n d   D d   ar s am wh ile  th e   th ir d   o n i . e. ,   U a   a n d   R m   is   u s ef u f o r   d etec tio n   o f   t h n o r m al  an d   ad v e r s ar y   n o d e .   Fu r th er ,   th p r o p o s ed   s ch em u s es  two   v ar iab les  ca lled   as  p r o f it   an d   r eso u r ce s   u s ed   ass o ciate d   with   all  th ese  f u n ctio n al  attr ib u tes.  T h s ch em co n s id er s   p r o f it  f o r   e x ec u tin g   R m   as  I 1 ,   p r o f it  f o r   e x ec u tin g   D f   as  I 2 ,   p r o f it  f o r   e x ec u tin g   U a   as  I 3 .   Similar ly ,   r eso u r ce s   u s ed   f o r   D d   as  I 4 ,   r eso u r ce s   f o r   D f   as  I 5 ,   r eso u r ce s   f o r   U a   as  I 6 ,   an d   r eso u r ce s   f o r   R m   as  I 7 .   Fu r th e r ,   th s ch em e   co n s id er s   an   o u tlier   d etec tio n   as  I 8   b y   th e   n o r m al  n o d e.   All  th ese  v ar iab les  ar in itia lized   wh ile  p er f o r m in g   s im u latio n .   T h ass ig n m en o f   r e war d   an d   p en alty   is   s h o wn   in   T a b le  1 .       T ab le  1 .   E m p ir ical  ass ig n m en t   o f   r ewa r d /p en alty   Ta r g e t   n o d e   i s a d v e r sar y   Ta r g e t   n o d e   i n o r m a l   C o m b i n a t i o n   R e w a r d / p e n a l t y   C o m b i n a t i o n   R e w a r d / p e n a l t y   ( A ,   C )   (I 1 - I 4 - I 1 - I 5 )   ( C ,   C )   (I 2 - I 5 ,   I 2 - I 5 )   ( A ,   D )   ( - I 4 ,   0 )   ( C ,   D )   ( - I 5 ,   0 )   ( A ,   R )   (I 3 - I 4 ,   I 3 - I 6 )   ( C ,   R )   ( - I 5 - I 8 - I 6 )   ( C ,   C )   ( - I 5 , I 2 - I 5 )   ( D ,   C )   ( 0 ,   - I 5 )   ( C ,   D )   ( - I 5 ,   0 )   ( D ,   D )   ( 0 , 0 )   ( C ,   R )   ( - I 3 - I 5 , I 3 - I 6 )   ( D ,   R )   ( 0 ,   - I 8 - I 6 )   ( F ,   C )   ( - I 7 - I 5 )   ( R ,   C )   ( - I 8 - I 6 - I 5 )   ( F ,   D )   ( - I 7 ,   0 )   ( R ,   D )   ( - I 8 - I 6 ,   0 )   ( F ,   R )   ( - I 7 - I 6 )   ( R ,   R )   ( - I 8 - I 6 - I 8 - I 6 )       d.   AI - m o d el  to war d s   m o n ito r in g   o p tim izatio n f r o m   th d is cu s s io n   o f   allo ca tio n   o f   r ewa r d   a n d   p en alty ,   it  is   n o ted   th at  s p ec if ic  v alu es   ar ass ig n ed   o n   th b asis   o f   u n d er tak en   ac tio n s   b y   th n o r m a o r   ad v er s ar y   d ev ices.  T h co n d itio n   f o r m   f o r   th id en tific atio n   is   two   i . e. ,   i)   in cr ea s ed   o b s er v atio n   o f   c o n s is ten tly   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 May   20 25 9 8 8 - 9 9 6   992   r ed u cin g   u n ce r tain   tr u s v alu es  an d   ii)   p r o f it  o f   in tr o d u ci n g   m alicio u s   p r o g r am   is   s ig n if ican tly   less   co m p ar ed   to   r eso u r ce   to   b a s s ig n ed   f o r   in tr o d u cin g   th is   m alico u s   p r o g r a m .   All  th o b s er v ed   v alu es  o f   th m o n ito r e d   tr u s ar e   th e n   s u b jecte d   to   AI   m o d el  wh ich   u s es  R L   f o r   p er f o r m in g   d y n am ic  d ec is io n   m ak in g .   R L   ca n   b ap p lied   to   attac k   d etec tio n   in   I o T   b y   tr ain in g   ag en ts   to   m ak d ec is io n s   in   d y n am ic  en v ir o n m en ts ,   ad ap tin g   to   e v o lv in g   th r ea ts   an d   an o m alies.  Her e' s   h o R L   ca n   b u s ed   f o r   t h is   p u r p o s e:   -   E n v ir o n m en m o d elin g R L   ag en ts   ca n   b tr ai n ed   t o   m o d el  th e   en v ir o n m e n o f   I o T   d ev ices,  in clu d in g   n o r m al  b e h av io r   p a tter n s ,   n etwo r k   tr af f ic,   a n d   i n ter ac tio n s   b etwe en   d ev ices.  T h ag en lear n s   to   r ec o g n ize  d ev iatio n s   f r o m   e x p ec ted   b eh av io r ,   wh ic h   m ay   in d icate   attac k s   o r   an o m alies.   -   State  r ep r esen tatio n I o T   en v i r o n m en ts   o f ten   g e n er ate  h ig h - d im en s io n al  an d   co m p lex   d at s tr ea m s .   R L   m o d els  ca n   lear n   c o m p a ct  r ep r esen tatio n s   o f   t h ese  s tates,  ca p tu r in g   r ele v an in f o r m atio n   f o r   attac k   d etec tio n   wh ile  r e d u cin g   th e   d im e n s io n ality   o f   t h p r o b lem .   -   Actio n   s elec tio n R L   ag en ts   c h o o s ac tio n s   b ased   o n   th eir   l ea r n ed   p o licies  an d   th e   o b s er v ed   s tates  o f   th en v ir o n m en t.  I n   th c o n te x o f   I o T   s ec u r ity ,   ac tio n s   m ay   in clu d is o latin g   s u s p icio u s   d ev ices,  b lo ck in g   m alicio u s   tr af f ic,   o r   aler tin g   ad m in is tr ato r s .   -   R ewa r d   d esig n d esig n in g   a p p r o p r iate  r ewa r d   f u n ctio n s   is   cr u cial  in   R L   f o r   attac k   d etec tio n .   R ewa r d s   ca n   b b ased   o n   th ef f ec tiv en ess   o f   ac tio n s   ta k en   b y   th ag en in   m itig atin g   attac k s ,   m in im izin g   f alse p o s itiv es,  o r   m ax i m izin g   th d etec tio n   o f   tr u th r ea ts .   -   Ad v er s ar ial  tr ain in g R L   ag e n ts   ca n   b e   tr ain ed   in   ad v e r s ar ial  s ettin g s ,   wh er t h ey   lear n   to   an ticip ate  an d   d ef e n d   ag ain s attac k s   b y   in ter ac tin g   with   s im u lated   attac k er s .   T h is   h elp s   th ag en to   b ec o m m o r r o b u s t a n d   ad ap tiv t o   n o v el  attac k   s tr ateg ies.   -   C o n tin u o u s   lear n in g I o T   en v ir o n m e n ts   ar d y n am ic,   with   n ew  d ev ices  jo in i n g   a n d   leav in g   t h e   n etwo r k ,   an d   n ew  attac k   tec h n iq u es  em er g in g   o v er   tim e.   R L   m o d els  ca n   co n tin u o u s ly   lear n   an d   ad ap t to   th ese  ch a n g es,  im p r o v in g   t h eir   e f f ec tiv en ess   in   d ete ctin g   ev o lv i n g   th r ea ts .   -   Po licy   im p r o v e m en t:  th r o u g h   r ep ea ted   in ter ac tio n s   with   th en v ir o n m en t,  R L   ag en ts   ca n   im p r o v e   th eir   p o licies o v er   tim e,   lear n i n g   f r o m   p ast ex p er ien ce s   an d   ad ju s tin g   th eir   b eh av i o r   to   ac h iev b etter   attac k   d etec tio n   p e r f o r m an ce .   -   Hier ar ch ical   RL :   h ie r ar ch ical  R L   ca n   b u s ed   to   m o d el  co m p lex   I o T   s ec u r ity   s y s tem s   wit h   m u ltip le  lev els  o f   ab s tr ac tio n .   T h is   allo ws  f o r   ef f icien lear n in g   an d   d ec is io n - m ak in g   at  d if f er en la y er s   o f   th I o T   in f r astru ctu r e,   f r o m   e d g d ev ices to   n etwo r k   g atew ay s   a n d   clo u d   s er v er s .   T h f in al  o u tco m o f   th p r o p o s ed   AI   m o d el  is   co n f ir m ed   d etec tio n   o f   a d v er s ar y   m o d el ,   ir r esp ec tiv o f   an y   ty p o f   att ac k er   in   I o T .   T h s ch em ca n   ea s ily   p er f o r m   d etec tio n   o f   e v en   m in o r   d eg r ee   o f   an o m alies  ex h i b ted   b y   a n   ad v er s ar y   n o d e   f o llo wed   b y   u s in g   its   ag e n m o d el  th at   f in ally   d etec ts   th e   ad v er s ar y   n o d e.   Hen ce ,   th e   AI   m o d el  i n tr o d u ce d   in   t h is   s tu d y   ac tu ally   co m p lem e n ts   th p r o b a b ilit y   m o d el  to war d s   co n f ir m in g   th e   id en tit y   o f   b o th   n o r m al  an d   a d v er s ar y   d ev ices  in   I o T .   T h p r im c o n tr ib u tio n   o f   th is   m eth o d o l o g y   is   to war d s   p er f o r m in g   co s t - ef f ec tiv e,   h i g h ly   r ed u ce d   iter ativ e,   an d   f aster   d etec tio n   o f   u n k n o wn   f o r m   o f   a d v er s ar ies  th at  is   lef u n ad d r ess ed   in   e x is tin g   liter atu r es .   T h e   n ex t   s ec tio n   d is cu s s es  ab o u t   th s tu d y   o u tco m es.       3.   RE SU L T   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  ab o u th o u tco m e   ac co m p lis h ed   f r o m   th e   im p lem e n tatio n   o f   th e   m eth o d o l o g y   illu s tr ated   i n   p r io r   s ec tio n .   T h ass ess m en is   ca r r ied   o u co n s id er i n g   1 , 0 0 0 × 1 , 0 0 0   m 2   s im u lati o n   ar ea   with   r an d o m ly   d ep lo y e d   5 0 0   I o T   d e v ices  in   9   SC R s .   T h ap p r o ac h   was  im p lem en ted   co n s id er in g   4 6 0   n o d es  ar e   n o r m al  n o d es  an d   4 0   n o d es  ar e   ad v er s ar y   n o d es  with o u a n y   ap r io r i n f o r m atio n   ab o u th eir   id e n titi es.  T h s cr ip tin g   h as  b ee n   ca r r ied   o u in   MA T L AB   in   n o r m al  64 - b it   win d o ws  m ac h in e.   T h o u tco m an aly s is   is   b en ch m ar k ed   b y   co m p a r in g   it  with   ex is tin g   AI - m o d els  an d   cr y p to g r ap h ic  m o d els  r ep o r ted l y   u s ed   f o r   I o T   s ec u r i ty .   T h n u m er ical  o u tco m f o r   th co m p ar is o n   with   AI   m o d els  is   as  s h o wn   in   T ab le  2 .       T ab le  2 .   Nu m e r ical  o u tco m es o f   AI - m o d els   A p p r o a c h e s   D e t e c t i o n     a c c u r a c y   ( %)   Ex e c u t i o n     d u r a t i o n   ( s)   Th r o u g h p u t   ( b p s)   D e l a y ( s)   P r o p   9 8 . 4   0 . 3 8 9   4 7 0 1 . 9 9   0 . 0 2 5   ML   9 2 . 5   0 . 5 1 1   3 1 0 5 . 7 7   0 . 2 7 8   DL   9 3 . 2   0 . 5 0 9   2 9 8 2 . 5 2   0 . 1 0 9   GAN   9 2 . 5   0 . 4 5 5   1 9 9 4 . 6 5   0 . 0 3 6 5   RL   8 9 . 7   0 . 8 9 8   3 7 6 1 . 0 2   0 . 5 9 2   HA   8 9 . 9   1 . 2 0 7   2 2 0 4 . 6 3   0 . 3 0 6     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       N o ve i n tellig en t tru s t c o mp u ta tio n   fo r   s ec u r in g   in tern et - of - t h in g s   u s in g   … ( N a s r ee n   F a th i ma )   993   T h n u m er ical   o u tco m o f   T ab le  2   is   ac co m p lis h ed   as   f o llo ws:   i)   th e   p r o p o s ed   m o d el  Pro p   is   in itially   ex ec u ted   an d   its   p e r f o r m an ce   m etr ic   f o r   d etec tio n   ac cu r ac y ,   ex ec u tio n   d u r ati o n ,   t h r o u g h p u t,  a n d   d elay   ar e   o b s er v ed ,   ii)  th s a m f r am ewo r k   is   th en   allo wed   t o   b ex ec u te d   b y   s u b s titu tin g   th f u n ctio n   f o r   r an d o m   f o r est   u s ed   i n   p r o p o s ed   s y s tem   with   ex is tin g   AI - m o d els  v iz.   ML DL ,   G AN R L ,   an d   h y b r id   ap p r o ac h   ( HA) .   iii)  Fro m   th p er s p ec tiv o f   ML   ap p r o ac h ,   th s ch em im p lem en ts   Nai v B ay es,  s u p p o r v ec to r   m ac h in e ,   r an d o m   f o r est,  an d   d ec is io n   tr ee ,   th eir   m ea n   is   th en   ex tr ac ted   f o r   ea ch   p er f o r m a n ce   m etr ic   an d   r etain ed   with in   T ab le  2 ,   iv )   f r o m   th p er s p ec tiv o f   DL   ap p r o ac h ,   th s ch em u s es  ar tific ial  n eu r al  n etwo r k ,   c o n v o lu tio n   n eu r al  n etwo r k ,   a n d   lo n g   s h o r ter m   m e m o r y   f o llo wed   b y   ex tr ac t in g   th eir   m ea n   f o r   ea ch   p er f o r m an ce   m etr ic  a n d   en ter ed   in   T a b le  2 ,   v )   G AN  an d   R L   ap p r o ac h es  ar e   ap p lied   in   f o r m   o f   s tan d alo n m eth o d   o n   test b ed ,   v i)   HA  ap p r o ac h   in teg r ates  v ar ied   c o m b in atio n   o f   ML   an d   DL   f o llo wed   b y   ac q u ir in g   th eir   m ea n   v al u es  t o   ar r i v at   f in al   n u m er ical  o u tco m es.  T h n u m er ical   o u tc o m o f   T ab le  2   is   s h o wca s ed   in   Fig u r 2   with   r esp ec to   all  p er f o r m an ce   m etr ic.   Fig u r 2 ( a )   ex h ib its   th a p r o p o s ed   s ch e m e   o f f er s   a p p r o x im ately   6 8 i n c r ea s ed   d etec tio n   ac cu r ac y ,   ex ec u tio n   d u r atio n   with   3 2 %   o f   r ed u ce d   p r o ce s s in g   tim Fig u r 2 ( b ) ,   th r o u g h p u with   1 8 o f   in c r ea s ed   co m m u n icatio n   p e r f o r m an ce   Fig u r e   2 ( c) ,   a n d   9 7 o f   r ed u ce d   d ela y   Fig u r 2 ( d ) .   T h o u tco m ev e n tu ally   s h o w ca s es   p r o p o s ed   s ch em p r o p   to   b s ig n if ican tly   b etter   th an   ex is tin g   e x is t sch em e.           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r 2 .   Acc o m p lis h ed   o u tco m f o r   AI - m o d el   p er f o r m an ce :   ( a)   d etec tio n   ac c u r ac y ,   ( b )   ex ec u tio n   d u r atio n ,   ( c)   th r o u g h p u t,  a n d   ( d )   d ela y       T h n ex lin o f   ass ess m en f o r   p r o p o s ed   s y s tem   is   to   p er f o r m   co m p ar ativ a n aly s is   o f   p r o p o s ed   s y s tem   Pro p   with   r esp ec to   co n v en tio n al  cr y p to g r a p h ic  m ea s u r es  v iz.   AE S,   E C C ,   m ess ag au th en ticatio n   co d ( MA C ) ,   DS,  an d   HE .   Similar   s tr ateg y   as  u s ed   in   an aly zin g   d if f er en AI - m o d els   is   also   ad o p ted   to   an aly ze   v ar i o u s   ex is tin g   c r y p to g r ap h ic   tech n i q u es  with   p r o p o s ed   s ch em t o   ar r iv e   at  n u m er ical  o u tco m e   ex h ib ited   in   T a b le  3 .   T h o u tco m e   ex h ib ited   i n   T ab le  3   is   tr an s lated   to   g r ap h ical  o u tco m s h o wn   i n   Fig u r 3   w h er it  ca n   b s ee n   th at  p r o p o s ed   s ch em e   p r o p   o f f e r s   ap p r o x im ately   5 9 o f   r ed u ce d   e x ec u tio n   tim e   Fig u r 3 ( a) ,   4 3 %   o f   in cr ea s ed   th r o u g h p u Fig u r 3 ( b ) ,   an d   9 8 o f   r ed u ce d   d elay   in   c o n tr ast  to   e x is tin g   ex is t   cr y p to g r ap h ic   s ch em es  Fig u r 3 ( c) .   T h o u t co m ev en tu ally   s h o ws  th at  p r o p o s ed   s ch em to   b h ig h l y   co s t - ef f e ctiv an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 May   20 25 9 8 8 - 9 9 6   994   r o b u s p er f o r m an ce   i n   co n tr as to   all  th p r o m in en cr y p to g r ap h ic  s ch em es.  I is   in ter esti n g   to   b n o ted   th at   p r o p o s ed   s ch em d o es   n o u s e s   an y   f o r m   o f   en cr y p tio n   an d   y et  its   p er f o r m an ce   is   p o ten tia lly   g o o d   in   co n tr ast  to   f r eq u en tly   ad o p ted   en c r y p ti o n   tech n iq u es  in   I o T .   At  th s am tim e,   th p r o p o s ed   m o d el   d o esn u tili ze   an y   f o r m   o f   s o p h is ticated   o r   iter ativ e - in clu s iv s ch em wh ich   h as  r esu lted   in   f aster   ex ec u tio n   tim th at  s u p p o r ts   o f f er in g   s ec u r ity   to   p r ac tical  wo r ld   ap p licatio n s   in   I o T .       T ab l 3 .   Nu m e r ical  o u tco m es o f   s ec u r ity   ap p r o ac h es   A p p r o a c h e s   Ex e c u t i o n   d u r a t i o n   ( s)   Th r o u g h p u t   ( b p s)   D e l a y ( s)   P r o p   0 . 3 8 9   4 7 0 1 . 9 9   0 . 1 0 5   A ES   0 . 6 9 7   3 3 1 0 . 6 6   1 . 2 9 8   EC C   0 . 5 8 9   3 4 9 7 . 1 9   1 . 7 8 2   M A C   0 . 8 9 9   2 6 0 8 . 3 1   3 . 0 8 1   DS   1 . 4 6 6   1 5 0 1 . 7 7   2 . 5 5 1   HE   1 . 2 7 4   1 8 9 9 . 6 8   2 . 1 8 7           ( a)   ( b )         ( c)     Fig u r 3 .   Acc o m p lis h ed   o u tco m f o r   s ec u r ity   ap p r o ac h es p e r f o r m a n ce :   ( a)   e x ec u tio n   d u r at io n ,     ( b )   th r o u g h p u t,   an d   ( c)   d ela y       T h er ef o r e,   th e   o u tc o m p r esen ted   in   Fig u r 2   a n d   Fig u r 3   p r esen ts   th o u tco m e   o f   p r o p o s ed   s tu d y   in   co m p ar is o n   co n te x o f   p r e v io u s   s tu d y   to war d s   s ec u r ity   ap p r o ac h es.  T h o u tco m ev en tu ally   s h o wca s es  s o m o f   t h k e y   f i n d in g s   v iz.   i )   p r o p o s ed   s ch em co n tr ib u tes   to war d s   6 8 ac cu r ac y   in   t h r e at  d etec tio n   wh ic h   is   q u ite  s ig n if ican ac co m p li s h m en in   co n tr ast  to   ex is tin g   r elate d   m eth o d s ,   ii)  th r esp o n s tim o f   p r o p o s ed   s ch em is   im p r o v e d   to   3 2 f aster ,   iii)  th e   d ata  d e liv er y   p e r f o r m an ce   is   n o ted   w ith   9 7 m in im ize d   d elay   an d   1 8 en h an ce d   th r o u g h p u wh ich   is   d o m in an tly   m o r in   co n tr ast  to   ex i s tin g   AI   s y s tem ,   iv )   in   co m p ar is o n   to   e n cr y p tio n - o r ie n ted   ex is tin g   s o lu tio n ,   p r o p o s ed   s ch em is   witn ess ed   to   ex h ib it 9 8 % m in im ized   d elay ,   4 3 o f   m ax im ize d   th r o u g h p u wh ich   is   an o th er   s ig n if ican f in d i n g s .   Ov er all,   it  is   n o ted   th at  R L   ap p r o ac h   h as  p o ten tial   im p ac t in   s tr en g th en in g   th s ec u r ity   s tr en g th   b alan ci n g   th co m p u ta tio n al  d em an d   an d   s ec u r ity   f ea tu r es .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2 5 0 2 - 4 7 52       N o ve i n tellig en t tru s t c o mp u ta tio n   fo r   s ec u r in g   in tern et - of - t h in g s   u s in g   … ( N a s r ee n   F a th i ma )   995   4.   CO NCLU SI O N   T h is   p ap er   h as  p r esen ts   n o v el  s ec u r ity   m ea s u r es  th at  i s   ca p ab le  o f   o f f e r in g   r o b u s an d   in tellig en tr u s co m p u tatio n   u s in g   an   i n teg r ate d   p r o b ab ilit y   an d   AI - b ased   m o d ellin g   ap p r o ac h es  f o r   o f f e r in g   h i g h er   d eg r ee   o f   r esis tan ce   f r o m   leth al  th r ea ts   in   I o T .   T h e   p r o p o s e d   s tu d y   m o d el  c o n tr ib u tes  to war d s   in co r p o r atin g   f o llo win g   n o v el  f ea tu r es:  i)   th p r o p o s ed   s tu d y   u s es  co m b in atio n   o f   p r o b ab ilit y   m o d el  f o r   in tellig en tr u s co m p u tatio n   f o llo wed   b y   im p l em en tin g   A I - m o d ellin g   u s in g   R L ,   ii)  th e   p r o b ab ilit y - b ased   t r u s co m p u tatio n al   m o d el  ass is ts   in   co n f ir m in g   th ac tu al  tr u s s co r es  o n   th e   b a s is   o f   m alicio u s   b eh av io r   o f   a n   ad v er s ar y ,   wh ich   is   m o r li k ely   to   s u p p o r an y   f o r m   o f   d y n am ic  n etwo r k s   in   I o T ,   iii)  th R L   m o d el  u s ed   i n   p r o p o s ed   s ch em e   f u r th er   o f f er s   p r ed ictiv e   ac cu r ac y   u s in g   its   ag e n t - b ased   lea r n in g   t o   c o n f ir m   th e   p r esen ce   o f   a d v er s ar y   in   I o T   n etwo r k ,   iv )   th d e v elo p m en t o f   p r o p o s ed   m o d el  is   c ar r ied   o u t w ith o u t a n y   p r e d ef in ed   in f o r m atio n   o f   id e n tity   o f   ad v er s ar ies.  T h p r o p o s ed   r esear ch   wo r k   o f f er s   s im p lis t ic  g u id elin e   to war d s   d ev el o p i n g   s im p lifie d   AI - b ased   s ec u r ity   m o d ellin g   with o u in cl u s io n   o f   co m p lex   i n ter n al  o p e r atio n .   T h f u tu r e   w o r k   will  b e   f u r th er   to war d s   im p r o v in g   th s ec u r ity   p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   s y s tem   with   m o r e   ch all en g in g   ass ess m en t   en v ir o n m en t.  Mo r o p tim iza tio n   ap p r o ac h es  will  b in v esti g ated   to war d s   f in d in g   c o r r elatio n   b etwe en   ad v er s ar y - b ased   ev en ts   an d   an y   ev en ts   with   s u b - o p tim al  p er f o r m an ce   with o u in tr u s io n .   T h is   will  ass i s t   f u r th er   t o   ex ten d   th ap p licab i lity   o f   p r o p o s ed   s ch e m to war d s   ad v an ce d   AI - b ased   c y b er   t h r ea ts .       ACK NO WL E DG E M E NT   T h au t h o r   ex p r ess es  g r atitu d to   Aca d em y   f o r   T ec h n ical  &   Ma n ag e m en E x ce llen ce   C o lleg o f   E n g in ee r in g ,   My s u r u ,   I n d ia  f o r   th eir   en c o u r ag e m en an d   s u p p o r t,  an d   d ec lar es  th at  th is   r esear ch   was  u n d er tak e n   with o u f in an cial  c o n tr ib u tio n s   f r o m   an y   e x ter n al   en titi es.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   T .   R a j mo h a n ,   P .   H .   N g u y e n ,   a n d   N .   F e r r y ,   A   d e c a d e   o f   r e sea r c h   o n   p a t t e r n a n d   a r c h i t e c t u r e f o r   I o se c u r i t y ,   C y b e rse c u r i t y v o l .   5 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 2 4 0 0 - 0 2 1 - 0 0 1 0 4 - 7 .   [ 2 ]   S .   D a l a l   e t   a l . ,   N e x t - g e n e r a t i o n   c y b e r   a t t a c k   p r e d i c t i o n   f o r   I o sy s t e m s :   l e v e r a g i n g   mu l t i - c l a ss  S V M   a n d   o p t i m i z e d   C H A I D   d e c i si o n   t r e e ,   J .   C l o u d   C o m p u t .   Ad v .   S y s t .   A p p l . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 0 2 3 - 0 0 5 1 7 - 4.   [ 3 ]   I .   H .   S a r k e r ,   A .   S .   M .   K a y e s ,   S .   B a d sh a ,   H .   A l q a h t a n i ,   P .   W a t t e r s,   a n d   A .   N g ,   C y b e r sec u r i t y   d a t a   s c i e n c e :   a n   o v e r v i e w   f r o m   mac h i n e   l e a r n i n g   p e r s p e c t i v e ,   J .   B i g   D a t a ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 0 5 3 7 - 020 - 0 0 3 1 8 - 5 .   [ 4 ]   C .   G u o   a n d   D .   Li ,   I O se c u r i t y   p r i v a c y   p r o t e c t i o n   me c h a n i sm   a n d   m e c h a n i c a l   st r u c t u r e   d e si g n   s i m u l a t i o n   o p t i m i z a t i o n ,   EU RAS I P   J .   A d v .   S i g n a l   Pr o c e ss. ,   v o l .   2 0 2 1 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 4 - 0 2 1 - 0 0 7 3 7 - 3.   [ 5 ]   M .   A a q i b ,   A .   A l i ,   L.   C h e n ,   a n d   O .   N i b o u c h e ,   I o t r u s t   a n d   r e p u t a t i o n :   a   su r v e y   a n d   t a x o n o m y ,   J .   C l o u d   C o m p u t .   A d v .   S y s t .   Ap p l . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 0 2 3 - 0 0 4 1 6 - 8.   [ 6 ]     D .   M o h a me d   a n d   O .   I smae l ,   En h a n c e me n t   o f   a n   I o h y b r i d   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   s y st e b a se d   o n   f o g - to - c l o u d   c o m p u t i n g ,   J.  C l o u d   C o m p u t .   A d v .   S y st .   A p p l . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 0 2 3 - 0 0 4 2 0 - y.   [ 7 ]   S .   U l l a h   a n d   R .   Za h i l a h ,   C u r v e 2 5 5 1 9   b a se d   l i g h t w e i g h t   e n d - to - e n d   e n c r y p t i o n   i n   r e so u r c e   c o n st r a i n e d   a u t o n o m o u 8 - b i t   I o T   d e v i c e s,   C y b e rs e c u ri t y ,   v o l .   4 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 2 4 0 0 - 0 2 1 - 0 0 0 7 8 - 6.   [ 8 ]   I .   K e s h t a ,   A I - d r i v e n   I o T   f o r   smar t   h e a l t h   c a r e :   se c u r i t y   a n d   p r i v a c y   i ssu e s ,   I n f o rm .   Me d .   U n l o c k e d ,   v o l .   3 0 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . i m u . 2 0 2 2 . 1 0 0 9 0 3 .   [ 9 ]   S .   M .   T .   N i z a mu d e e n ,   I n t e l l i g e n t   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   f r a m e w o r k   f o r   mu l t i - c l o u d s     I o T   e n v i r o n me n t   u si n g   sw a r m - b a s e d   d e e p   l e a r n i n g   c l a ss i f i e r ,   J .   C l o u d   C o m p u t .   Ad v .   S y s t .   A p p l . ,   v o l .   1 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 7 7 - 023 - 0 0 5 0 9 - 4.   [ 1 0 ]   P .   R a d a n l i e v   e t   a l . ,   C y b e r   r i s k   a t   t h e   e d g e :   c u r r e n t   a n d   f u t u r e   t r e n d s   o n   c y b e r   r i s k   a n a l y t i c s   a n d   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e   i n   t h e   i n d u st r i a l   i n t e r n e t   o f   t h i n g a n d   i n d u st r y   4 . 0   s u p p l y   c h a i n s,   C y b e rs e c u ri t y ,   v o l .   3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 4 2 4 0 0 - 0 2 0 - 0 0 0 5 2 - 8.   [ 1 1 ]   J.  L i u   e t   a l . ,   Tr i C TI :   a n   a c t i o n a b l e   c y b e r   t h r e a t   i n t e l l i g e n c e   d i sc o v e r y   s y st e v i a   t r i g g e r - e n h a n c e d   n e u r a l   n e t w o r k ,   C y b e rs e c u ri t y ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s4 2 4 0 0 - 022 - 0 0 1 1 0 - 3.   [ 1 2 ]   A .   S r i v a s t a v a ,   S .   K .   G u p t a ,   M .   N a j i m,   N .   S a h u ,   G .   A g g a r w a l ,   a n d   B .   D .   M a z u m d a r ,   D S S A M :   d i g i t a l l y   s i g n e d   se c u r e   a c k n o w l e d g e m e n t   me t h o d   f o r   m o b i l e   a d   h o c   n e t w o r k ,   EU RA S I P   J .   W i rel .   C o m m u n .   N e t w . ,   v o l .   2 0 2 1 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s 1 3 6 3 8 - 0 2 1 - 0 1 8 9 4 - 7.   [ 1 3 ]   B .   S u n ,   R .   G e n g ,   L.   Zh a n g ,   S .   Li ,   T.   S h e n ,   a n d   L .   M a ,   S e c u r i n g   6 G - e n a b l e d   I o T / I o V   n e t w o r k s   b y   m a c h i n e   l e a r n i n g   a n d   d a t a   f u si o n ,   EU RA S I J .   Wi r e l .   C o m m u n .   N e t w . ,   v o l .   2 0 2 2 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s1 3 6 3 8 - 022 - 0 2 1 9 3 - 5.   [ 1 4 ]   N .   Zh o u   e t   a l . ,   C o n t a i n e r   o r c h e s t r a t i o n   o n   H P C   s y st e ms  t h r o u g h   K u b e r n e t e s,   J .   C l o u d   C o m p u t .   Ad v .   S y s t .   A p p l . ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 8 6 / s1 3 6 7 7 - 0 2 1 - 0 0 2 3 1 - z.   [ 1 5 ]   C .   I o a n n o u   a n d   V .   V a ss i l i o u ,   N e t w o r k   a t t a c k   c l a ss i f i c a t i o n   i n   I o u si n g   s u p p o r t   v e c t o r   m a c h i n e s ,   J .   S e n s .   A c t u a t o N e t w . ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p .   5 8 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / j s a n 1 0 0 3 0 0 5 8 .   [ 1 6 ]   K .   K a u sh i k   e t   a l . ,   M u l t i n o mi a l   n a i v e   B a y e si a n   c l a ss i f i e r   f r a mew o r k   f o r   s y st e ma t i c   a n a l y si s   o f   s mart   I o d e v i c e s,”   S e n s o rs ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 9 ,   p .   7 3 1 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 1 9 7 3 1 8 .   [ 1 7 ]   A .   A l a b d u l k a r i m,   M .   A l - R o d h a a n ,   T.   M a ,   a n d   Y .   Ti a n ,   P P S D T :   n o v e l   p r i v a c y - p r e ser v i n g   si n g l e   d e c i si o n   t r e e   a l g o r i t h f o r   c l i n i c a l   d e c i s i o n - S u p p o r t   S y st e ms  u si n g   I o d e v i c e s,   S e n so rs ,   v o l .   1 9 ,   n o .   1 ,   p .   1 4 2 ,   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 9 0 1 0 1 4 2 .   [ 1 8 ]   S .   B .   A t i t a l l a h ,   M .   D r i ss,   a n d   I .   A l m o ma n i ,   A   n o v e l   d e t e c t i o n   a n d   m u l t i - c l a ss i f i c a t i o n   a p p r o a c h   f o r   I o T - m a l w a r e   u si n g   r a n d o m   f o r e st   v o t i n g   o f   f i n e - t u n i n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s,   S e n so r ,   v o l .   2 2 ,   n o .   1 1 ,   p .   4 3 0 2 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 2 1 1 4 3 0 2 .   [ 1 9 ]   A .   V e l i c h k o ,   D .   K o r z u n ,   a n d   A .   M e i g a l ,   A r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k f o r   I o T - e n a b l e d   sm a r t   a p p l i c a t i o n s :   R e c e n t   t r e n d s,   S e n s o rs v o l .   2 3 ,   n o .   1 0 ,   p .   4 8 5 3 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 3 1 0 4 8 5 3 .   [ 2 0 ]   B .   A l a b si ,   M .   A n b a r ,   a n d   S .   R i h a n ,   C N N - C N N :   D u a l   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   a p p r o a c h   f o r   f e a t u r e   s e l e c t i o n   a n d   a t t a c k   d e t e c t i o n   o n   i n t e r n e t   o f   t h i n g n e t w o r k s,”   S e n so rs ,   v o l .   2 3 ,   n o .   1 4 ,   p .   6 5 0 7 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 3 1 4 6 5 0 7 .   [ 2 1 ]   H .   R .   S a y e g h ,   W .   D o n g ,   a n d   A .   M .   A l - mad a n i ,   E n h a n c e d   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   w i t h   LS TM - b a s e d   m o d e l ,   f e a t u r e   se l e c t i o n ,   a n d   S M O TE  f o r   i mb a l a n c e d   d a t a ,   A p p l .   S c i ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p .   4 7 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 4 0 2 0 4 7 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 52   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,   Vo l.  38 ,   No .   2 May   20 25 9 8 8 - 9 9 6   996   [ 2 2 ]   H. - C .   C h u   a n d   Y . - J.  L i n ,   I mp r o v i n g   t h e   I o a t t a c k   c l a ssi f i c a t i o n   m e c h a n i sm  w i t h   d a t a   a u g me n t a t i o n   f o r   g e n e r a t i v e   a d v e r sari a l   n e t w o r k s,”   A p p l .   S c i . ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 3 ,   p .   1 2 5 9 2 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 2 3 1 2 5 9 2 .   [ 2 3 ]   L.   H u ,   C .   H a n ,   X .   W a n g ,   H .   Z h u ,   a n d   J.   O u y a n g ,   S e c u r i t y   e n h a n c e m e n t   f o r   d e e p   r e i n f o r c e me n t   l e a r n i n g - b a s e d   s t r a t e g y   i n   e n e r g y - e f f i c i e n t   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k s ,   S e n s o rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   6 ,   p .   1 9 9 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 4 0 6 1 9 9 3 .   [ 2 4 ]   A .   S a g u ,   N .   S .   G i l l ,   P .   G u l i a ,   J.  M .   C h a t t e r j e e ,   a n d   I .   P r i y a d a r sh i n i ,   A   h y b r i d   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l   w i t h   se l f - i m p r o v e d   o p t i m i z a t i o n   a l g o r i t h f o r   d e t e c t i o n   o f   sec u r i t y   a t t a c k i n   I o e n v i r o n me n t ,   F u t u re  I n t e rn e t ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 0 ,   p .   3 0 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 4 1 0 0 3 0 1 .   [ 2 5 ]   V .   Q .   V u ,   M . - Q .   Tr a n ,   M .   A mer,   M .   K h a t i w a d a ,   S .   S .   M .   G h o n e i m,   a n d   M .   E l si s i ,   A   p r a c t i c a l   h y b r i d   I o T   a r c h i t e c t u r e   w i t h   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e   f o r   h e a l t h c a r e   a n d   sec u r i t y   a p p l i c a t i o n s,   I n f o rm a t i o ,   v o l .   1 4 ,   n o .   7 ,   p .   3 7 9 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 4 0 7 0 3 7 9 .   [ 2 6 ]   S .   Y a r a s   a n d   M .   D e n e r ,   I o T - b a se d   i n t r u si o n   d e t e c t i o n   sy s t e m   u si n g   n e w   h y b r i d   d e e p   l e a r n i n g   a l g o r i t h m ,   El e c t r o n i c ,   v o l .   1 3 ,   n o .   6 ,   p .   1 0 5 3 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 3 0 6 1 0 5 3 .   [ 2 7 ]   A .   R e k e r a h o ,   D .   T.   C o t f a s ,   P .   A .   C o t f a s,  E.   T u y i s h i m e ,   T.   C .   B a l a n ,   a n d   R .   A c h e a m p o n g ,   E n h a n c i n g   se c u r i t y   f o r   I o T - b a s e d   smar t   r e n e w a b l e   e n e r g y   r e m o t e   m o n i t o r i n g   sy s t e ms ,   El e c t ro n i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   4 ,   p .   7 5 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 3 0 4 0 7 5 6 .   [ 2 8 ]   S .   S .   H a m e e d i   a n d   O .   B a y a t ,   I mp r o v i n g   I o T   d a t a   sec u r i t y   a n d   i n t e g r i t y   u si n g   l i g h t w e i g h t   b l o c k c h a i n   d y n a mi c   t a b l e ,   A p p l .   S c i . v o l .   1 2 ,   n o .   1 8 ,   p .   9 3 7 7 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 2 1 8 9 3 7 7 .   [ 2 9 ]   S .   D .   M a t t e o ,   L .   B a l d a n z i ,   L .   C r o c e t t i ,   P .   N a n n i p i e r i ,   L.   F a n u c c i ,   a n d   S .   S a p o n a r a ,   S e c u r e   e l l i p t i c   c u r v e   c r y p t o - p r o c e sso r   f o r   r e a l - ti me   I o a p p l i c a t i o n s,”   E n e r g i e s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   1 5 ,   p .   4 6 7 6 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e n 1 4 1 5 4 6 7 6 .   [ 3 0 ]   J.  B .   B u r g o a n d   M .   P u s t i š e k ,   D e c e n t r a l i z e d   I o d a t a   a u t h e n t i c a t i o n   w i t h   s i g n a t u r e   a g g r e g a t i o n ,   S e n s o rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   3 ,   p .   1 0 3 7 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s2 4 0 3 1 0 3 7 .   [ 3 1 ]   A .   A l b a k r i ,   R .   A l s h a h r a n i ,   F .   A l h a r b i ,   a n d   S .   B .   A h a m e d ,   F u l l y   h o m o m o r p h i c   e n c r y p t i o n   w i t h   o p t i mal   k e y   g e n e r a t i o n   se c u r e   g r o u p   c o mm u n i c a t i o n   i n   i n t e r n e t   o f   t h i n g e n v i r o n me n t ,   Ap p l .   S c i . ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 0 ,   p .   6 0 5 5 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 3 1 0 6 0 5 5 .   [ 3 2 ]   N .   F a t h i m a ,   R .   B a n u ,   a n d   G .   F .   A .   A h a mm e d ,   A   si g n a t u r e - b a s e d   d a t a   sec u r i t y   a n d   a u t h e n t i c a t i o n   f r a mew o r k   f o r   i n t e r n e t   o f   t h i n g a p p l i c a t i o n s ,   I n t .   J .   E l e c t r.   C o m p u t .   En g .   ( I J EC E) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p .   3 2 9 8 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j e c e . v 1 2 i 3 . p p 3 2 9 8 - 3 3 0 8 .   [ 3 3 ]   N .   F a t h i m a ,   R .   B a n u ,   a n d   G .   F .   A .   A h a mm e d ,   I n t e g r a t e d   si g n i n g   p r o c e d u r e   b a se d   d a t a   t r a n sf e r   se c u r i t y   a n d   a u t h e n t i c a t i o n   f r a mew o r k   f o r   i n t e r n e t   o f   t h i n g a p p l i c a t i o n s,”   Wi r e l .   Pe rs .   C o m m u n . ,   v o l .   1 3 0 ,   n o .   1 ,   p p .   4 0 1 4 2 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 0 2 3 - 1 0 2 9 1 - w.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS        Dr .   Na sr e e n   Fa th im a           o b tai n e d   h e P h . D.  d e g re e   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o l o g ica U n iv e rsit y ,   Be lag a v i,   In d ia,  i n   t h e   y e a 2 0 2 2 .   Wi th   a   d isti n g u ish e d   c a re e r   sp a n n i n g   1 9   y e a rs  in   t h e   fiel d   o e d u c a ti o n ,   sh e   p re se n tl y   h o l d th e   p o siti o n   o f   a ss o c iate   p ro fe ss o a n d   h e a d   o th e   De p a rt m e n o C o m p u ter  S c ien c e   a n d   De sig n   a th e   Ac a d e m y   fo r   Tec h n ica &   M a n a g e m e n Ex c e ll e n c e   o En g i n e e rin g ,   lo c a ted   i n   M y su r u ,   In d ia.  He sc h o larly   p u rsu i ts  p re d o m in a n t ly   re v o l v e   a ro u n d   t h e   d o m a in o n e two rk   se c u rit y   a n d   i n tern e o t h in g s S h e   h a c o n tri b u ted   sig n if ica n tl y   to   t h e   a c a d e m ic  d isc o u rse   with   th e   p u b li c a ti o n   o f   5   p a p e rs  in   p re stig i o u i n tern a ti o n a c o n fe re n c e s,  1 1   p a p e rs  in   e ste e m e d   in t e rn a ti o n a j o u r n a ls,  a n d   th e   a c q u isit io n   o a n   I n d ian   p a te n t.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il n a sr e e n fa th ima 1 6 @g m a il . c o m .         Dr .   My so r e   S h a n th a r a S u n it h a   P a te l           o b tai n e d   h e P h . D.  d e g re e   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica Un i v e rsity ,   Be la g a v i,   In d ia,  i n   t h e   y e a 2 0 2 3 .   Dr .   S u n it h a   P a tel,   with   a   rich   c a re e sp a n n in g   1 8   y e a rs  in   th e   e d u c a ti o n   se c to r,   c u rr e n tl y   se rv e a th e   a ss o c iate   p ro fe ss o r   a n d   De p a rtme n t   He a d   o CS E - Artifi c i a I n telli g e n c e   a n d   M a c h in e   Lea rn in g   a t   t h e   Ac a d e m y   fo Tec h n ica a n d   M a n a g e m e n Ex c e ll e n c e   o En g in e e rin g   in   M y su r u ,   I n d ia.   He a c a d e m ic  in tere sts  a re   c e n tere d   o n   n e two rk   se c u rit y ,   i n tern e t   o f   th in g s,   a rti ficia i n telli g e n c e ,   a n d   m a c h in e   lea rn in g S h e   h a m a d e   n o tab le  c o n tri b u ti o n t o   sc h o l a rly   d isc u ss io n s,  b o a stin g   a   p o rtf o li o   t h a t   in c l u d e 4   p a p e rs  p re se n ted   a t   e ste e m e d   in te rn a ti o n a c o n fe re n c e s,  1 1   p u b li c a ti o n in   re sp e c ted   i n tern a t io n a jo u rn a ls,  a n d   th e   s u c c e ss fu p u b li c a ti o n   o two   I n d ian   p a t e n ts.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il m ss u n it h a p a tel@ g m a il . c o m .         K ira n   Ba sa v e g o wda           is  a n   a c a d e m icia n ,   c o m p lete d   b a c h e lo r' d e g re e   fro m   Visv e sv a ra y a   Tec h n o lo g ica Un i v e rsity ,   Be lag a v i,   In d ia,   in   2 0 1 1 ,   a n d   a   m a ste r' d e g re e   fro m   th e   sa m e   u n iv e rsit y   in   2 0 1 3 .   Wi t h   a   d e d ica ted   c a re e sp a n n in g   o v e a   d e c a d e   in   th e   re a lm  o f   e d u c a ti o n ,   he   c u rre n tl y   h o ld t h e   p o siti o n   o a ss istan p ro f e s so in   th e   De p a rtme n o f   Co m p u ter  S c ien c e   a n d   En g in e e r in g   a P E S   Un i v e rsity ,   sit u a ted   in   Ba n g a l o re ,   In d ia.  He   i a c a d e m ic  in tere sts  p rima ril y   re v o lv e   a ro u n d   c u tt i n g - e d g e   f ield s u c h   a a rti ficia l   i n telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   a n d   p ro g ra m m in g   lan g u a g e s.   His p ro f o u n d   p a ss io n   f o th e se   a re a s d riv e s h is   tea c h in g   m e th o d o lo g ies   i n sp iri n g   stu d e n ts.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a e m a il :   ra n jan k iran 0 3 @ g m a il . c o m     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.