Аннотации:
Кількість пристроїв Інтернету речей (IoT) постійно зростає, і разом із цим збільшується кількість потенційних загроз. Особливо складним є виявлення DoS/DDoS атак, адже у мережах IoT такий трафік часто нагадує нормальну поведінку системи. Через це застосування машинного навчання стає одним з найперспективніших підходів для підвищення ефективності кіберзахисту. Мета дослідження – розглянути використання методів машинного навчання для захисту від соціальної інженерії та для виявлення DoS/DDoS атак у мережах Інтернету речей.
