ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ И УМНЫЕ ДОМА: КОМФОРТ, БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ

ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ И УМНЫЕ ДОМА: КОМФОРТ, БЕЗОПАСНОСТЬ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЕ

Ахметов Ильнур Вазирович

канд. физ.-мат. наук, доц., Уфимский государственный нефтяной технический университет,

РФ, г. Уфа

Федосова Кристина Сергеевна

бакалавр, Уфимский государственный нефтяной технический университет,

РФ, г. Уфа

INTERNET OF THINGS AND SMART HOMES: COMFORT, SAFETY AND ENERGY SAVING

Ilnur Akhmetov

Ph.D. in Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Ufa State Petroleum Technological University,

Russia, Ufa

Kristina Fedosova

 Bachelor's student, Ufa State Petroleum Technological University,

Russia,  Ufa

АННОТАЦИЯ

Интернет вещей (Интернет of Things, IoT) и умные дома представляют собой важные технологические концепции, которые трансформируют нашу повседневную жизнь. В данной работе рассмотрены преимущества и возможности, которые Интернет вещей и умные дома предлагают в области комфорта, безопасности и энергосбережения. Проанализированы примеры исследований и реальных применений, а также внедрение методов искусственного интеллекта для выявления атак на интернет вещей. Также описывается датасет Bot-IoT, используемый для обучения и тестирования моделей искусственного интеллекта. Проведенный анализ подтверждает, что Интернет вещей и умные дома могут существенно повысить комфорт и безопасность жильцов, а также способствовать энергосбережению, делая их важной и перспективной технологией для будущего.

ABSTRACT

The Internet of Things (IoT) and smart homes represent important technological concepts that transform our daily lives. This paper examines the advantages and opportunities that the Internet of Things and smart homes offer in the field of comfort, safety and energy saving. Examples of research and real-world applications are analyzed, as well as the introduction of artificial intelligence methods to detect attacks on the Internet of Things. The Bot-IoT dataset used for training and testing artificial intelligence models is also described. The analysis confirms that the Internet of Things and smart homes can significantly increase the comfort and safety of residents, as well as contribute to energy conservation, making them an important and promising technology for the future.

Ключевые слова: Интернет вещей, умные дома, комфорт, безопасность, энергосбережение, методы искусственного интеллекта, датасет Bot-IoT.
Keywords: Internet of Things, smart homes, comfort, security, energy saving, artificial intelligence methods, Bot-IoT dataset.

Введение

Современные технологические достижения продолжают изменять и улучшать нашу повседневную жизнь. Одним из ключевых направлений развития является концепция Интернета вещей и умных домов. С помощью взаимосвязи различных физических объектов и сетевых устройств, Интернет вещей позволяет создать умную среду, в которой домашние устройства и системы могут обмениваться данными и взаимодействовать друг с другом. В результате достигается повышение комфорта, безопасности и энергосбережения в домашней среде.

Комфорт в умных домах

Умные дома предлагают ряд инновационных функций, способствующих повышению комфорта для жильцов. Автоматизация рутинных задач, таких как управление освещением, отоплением и кондиционированием воздуха, позволяет создать оптимальную атмосферу в доме в зависимости от предпочтений и потребностей пользователей. Голосовое управление и мобильные приложения обеспечивают удобный способ контролировать и настраивать различные системы и устройства в доме даже удаленно. Например, жильцы могут регулировать температуру в комнатах, включать и выключать освещение, а также управлять системами безопасности с помощью своих смартфонов. Это делает жилищную среду более интуитивной, удобной и персонализированной для каждого члена семьи [1].

На сегодняшний день концепция Интернета вещей (IoT) широко распространена в повседневной жизни. Мы взаимодействуем с умными кухонными приборами, живем в умных домах и используем фитнес-браслеты, которые отслеживают нашу активность в режиме реального времени. Все больше предметов вокруг нас становится подключенными к интернету, сливая реальный и цифровой миры. Рассмотрим, как компоненты IoT взаимодействуют друг с другом [2].

Экосистема IoT не может существовать без следующих компонентов (рисунок 1):

1. Устройства - являются основой всего процесса, так как представляют собой "вещи" в IoT. Этот слой включает в себя практически любые объекты, в которые можно интегрировать необходимые датчики.
2. Сеть – это необходимое условие для взаимодействия между объектами (Machine-to-Machine, M2M). После получения данных устройствами, они должны быть переданы в облако посредством соответствующего средства связи (мобильная или спутниковая связь, Bluetooth или Wi-Fi для более коротких расстояний).
3. Средства обработки данных - осуществляют анализ информации и вывод результатов, которые в дальнейшем могут использоваться для различных целей.
4. Приложения (пользовательский интерфейс) - этот компонент замыкает круг, так как на этом этапе информация передается людям и отображается на устройствах, чтобы пользователи могли взаимодействовать с ней.

Эти компоненты сотрудничают друг с другом, обеспечивая функционирование системы IoT. Устройства собирают данные, которые передаются по сети для дальнейшей обработки. Средства обработки данных анализируют информацию и генерируют результаты, которые отображаются на приложениях и доступны для пользователей [3].

Цикл обмена информацией и взаимодействия между компонентами IoT позволяет создавать умные и связанные системы, которые упрощают нашу жизнь и повышают эффективность использования ресурсов.

Рисунок 1. Экосистема IoT

Безопасность в умных домах

Одним из наиболее значимых преимуществ умных домов является повышенный уровень безопасности. Системы видеонаблюдения, датчики движения и датчики протечек позволяют жильцам контролировать свою домашнюю среду в режиме реального времени. Однако с развитием Интернета вещей возникают новые угрозы, связанные с возможностью атак на умные дома и устройства IoT. Для борьбы с этими угрозами методы искусственного интеллекта используются для выявления аномалий и атак в системах IoT. Одним из примеров датасетов, используемых в исследованиях безопасности IoT, является Bot-IoT [4].

Датасет Bot-IoT состоит из различных сценариев и сетевого трафика, связанного с атаками на IoT-устройства. Он содержит информацию о типах атак, их характеристиках и поведении злоумышленников. Данные Bot-IoT предоставляют исследователям и разработчикам возможность проводить эксперименты и создавать модели машинного обучения для обнаружения атак на интернет вещей. Этот датасет становится ценным ресурсом для разработки эффективных систем безопасности в умных домах и сетях IoT.

Энергосбережение в умных домах

Умные дома играют важную роль в эффективном использовании энергии. С помощью технологий Интернета вещей, домашние системы могут оптимизировать энергопотребление, основываясь на факторах, таких как наличие жильцов, погодные условия и расписание активности. Например, система умного отопления и кондиционирования может регулировать температуру в зависимости от присутствия или отсутствия людей в доме, а также учитывать прогноз погоды, чтобы минимизировать энергозатраты. Умные системы освещения могут автоматически контролировать яркость и время работы осветительных приборов, оптимизируя потребление электроэнергии [5].

Методы искусственного интеллекта для выявления атак на интернет вещей

Методы искусственного интеллекта играют важную роль в обнаружении атак на интернет вещей. Модели машинного обучения и алгоритмы глубокого обучения могут быть применены для анализа сетевого трафика и выявления аномального поведения устройств IoT. На основе обучающих данных, таких как датасет Bot-IoT, модели машинного обучения могут научиться распознавать типы атак и предсказывать возможные угрозы для безопасности умных домов.

Методы искусственного интеллекта могут обнаруживать атаки на интернет вещей путем анализа поведения устройств, их коммуникационных паттернов и обнаружения аномалий в сетевом трафике [6]. Например, модели машинного обучения могут быть обучены на датасете Bot-IoT для распознавания характерных признаков атак, таких как отклонения в передаче данных, повышенный объем трафика или необычные запросы к устройствам IoT. При обнаружении подозрительной активности, системы безопасности могут принимать меры для предотвращения атак и защиты умного дома.

Уязвимости в системе "Умный дом"

В системе "Умный дом" существует несколько характерных уязвимостей, которые могут стать потенциальными точками входа для атакующих. Некоторые из них включают недостаточную аутентификацию и авторизацию, небезопасную передачу данных, отсутствие шифрования информации, недостаточную защиту от физического доступа к устройствам и слабые пароли. Эти уязвимости могут быть использованы злоумышленниками для несанкционированного доступа к системе, перехвата информации, подделки данных или даже управления устройствами дома.

Методы повышения информационной безопасности систем «Умный дом»

Для повышения информационной безопасности систем "Умный дом" следует применять ряд методов и мер безопасности [7]:

• Усиление аутентификации и авторизации: рекомендуется использовать сильные пароли или более надежные методы аутентификации, такие как двухфакторная аутентификация, для обеспечения безопасного доступа к системе. Также важно правильно настраивать права доступа и ограничения пользователей, чтобы предотвратить несанкционированный доступ.
• Шифрование данных: Все передаваемые данные в системе "Умный дом" должны быть зашифрованы для предотвращения их перехвата и чтения третьими лицами. Рекомендуется использовать протоколы шифрования, такие как SSL/TLS, для обеспечения безопасной передачи данных.
• Обновление и защита от вредоносного ПО: Регулярное обновление программного обеспечения и устройств системы "Умный дом" является важным аспектом обеспечения безопасности. Разработчики и производители должны предоставлять обновления с патчами безопасности для устранения известных уязвимостей. Также рекомендуется использовать антивирусное и антивредоносное программное обеспечение для защиты от новых угроз и вредоносных программ.
• Физическая защита устройств: Устройства системы "Умный дом" должны быть физически защищены от несанкционированного доступа. Это может быть достигнуто путем установки сигнализации, видеонаблюдения или систем контроля доступа.
• Образование и осведомленность пользователей: Осведомленность и образование пользователей играют важную роль в обеспечении безопасности системы "Умный дом". Пользователи должны быть осведомлены о базовых правилах безопасности, таких как выбор надежных паролей, ограничение доступа к системе и осознание потенциальных угроз.

Один из подходов к обнаружению атак на системы "Умный дом" заключается в обучении моделей машинного обучения на датасете Bot-IoT, который специально разработан для анализа активности устройств IoT и выявления аномалий. Датасет Bot-IoT содержит данные, собранные из реальных сред, в которых были смоделированы различные атаки на устройства IoT.

Анализируя данные из датасета Bot-IoT, модели машинного обучения могут выявлять характерные признаки атак, такие как отклонения в передаче данных, повышенный объем трафика или необычные запросы к устройствам IoT. Модели машинного обучения могут быть обучены на этих признаках и использованы для классификации активности как нормальной или аномальной.

При обнаружении подозрительной активности, системы безопасности могут принимать меры для предотвращения атак и защиты умного дома. Например, можно настроить систему на автоматическое отключение подозрительных устройств или блокировку доступа к ним. Также можно предусмотреть уведомления для владельцев умного дома о возможных атаках или необычной активности, чтобы они могли принять соответствующие меры.

Важным шагом является анализ и визуализация данных из датасета Bot-IoT. С помощью таблиц и графиков можно исследовать характеристики атак и их влияние на систему "Умный дом". Например, можно построить таблицы, отображающие типы атак и их частоту (таблица 1), а также графики, демонстрирующие изменения активности во времени и выявляющие потенциальные уязвимые моменты.

Таблица 1.

Типы атак и их частота

Данная таблица представляет пример некоторых типов атак и их частоты в системах "Умный дом". Она может использоваться для анализа и понимания распространенных угроз, а также для определения приоритетов в обеспечении безопасности умного дома.

Обучение моделей машинного обучения на датасете Bot-IoT включает несколько шагов, которые обычно выполняются:

1. Загрузка и предобработка данных: сначала необходимо загрузить датасет Bot-IoT, который содержит информацию о различных типах активности устройств IoT, включая нормальную активность и атаки. Данные могут быть представлены в виде таблицы или файла, содержащего различные признаки и метки классов (нормальная активность или атака). Затем данные могут потребоваться предварительно обработать, чтобы привести их в подходящий формат для обучения моделей машинного обучения.
2. Разделение данных на обучающий и тестовый наборы: для оценки производительности модели необходимо разделить данные на обучающий набор и тестовый набор. Обычно примерно 70-80% данных используется для обучения модели, а остальные 20-30% оставляются для проверки и тестирования.
3. Выбор и настройка модели: затем выбирается подходящая модель машинного обучения, которая наилучшим образом подходит для задачи обнаружения атак на устройства IoT. Например, можно использовать методы классификации, регрессии или кластеризации в зависимости от конкретных требований. Модель настраивается с помощью определенных гиперпараметров, которые влияют на процесс обучения и качество модели.
4. Обучение модели: Обучение модели начинается с подачи обучающего набора данных на вход модели. Модель анализирует эти данные и настраивает свои внутренние параметры, чтобы предсказывать правильные метки классов (нормальная активность или атака) на основе входных признаков. Процесс обучения обычно выполняется итеративно, где модель сравнивает свои предсказания с реальными метками классов и корректирует свои параметры для улучшения точности предсказаний.
5. Оценка и тестирование модели: после завершения обучения модели производится оценка ее производительности на тестовом наборе данных. Модель применяется к новым данным, которые не были использованы в процессе обучения, и оценивается ее способность правильно классифицировать активность как нормальную или атаку.

Заключение

В данной научной статье были проанализированы важность и преимущества концепции Интернета вещей и умных домов в области комфорта, безопасности и энергосбережения, с акцентом на безопасность. Рассмотрен датасет Bot-IoT, который является ценным ресурсом для исследования безопасности умных домов и выявления атак на интернет вещей. Также мы рассмотрели применение методов искусственного интеллекта для обнаружения атак на IoT с использованием этого датасета. Использование методов искусственного интеллекта позволяет повысить безопасность умных домов и защитить их от возможных угроз.

В будущем, развитие технологий Интернета вещей и умных домов будет продолжаться, и безопасность будет играть все более важную роль. Использование методов искусственного интеллекта для выявления атак на интернет вещей станет ключевым фактором в обеспечении безопасности в сфере умных домов. Дальнейшие исследования и разработки в этой области помогут создать более надежные и защищенные системы IoT, что позволит жильцам наслаждаться преимуществами комфорта, безопасности и энергосбережения, которые предлагают Интернет вещей и умные дома.

Список литературы:

1. Буров В. А., Рудаков И. В. Умные системы безопасности. – М.: Солон-Пресс, 2015. – 256 с.
2. Головастицкая Е. В., Тимофеев А. Ю. Комфорт и энергоэффективность в умных домах: концепции и решения. – М.: Флинта, 2019. – 248 с.
3. Забродин А. В., Хоменко С. А. Безопасность в системах "Умный дом". – М.: Горячая линия – Телеком, 2016. – 224 с.
4. Красовский Н. А., Рудаков И. В. Умный дом: от идеи до воплощения. – М.: Техносфера, 2017. – 264 с.
5. Левков А. В., Скоробогатова О. П., Колесников Д. Ю. Интернет вещей и умные системы управления зданиями. – М.: Бином, 2018. – 304 с.
6. Миронов В. В., Разина М. М., Ясногородский Л. В. Анализ данных в Python. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 456 с.
7. Петров В. В., Ковалев А. Ю., Калинин И. В. Методы и модели искусственного интеллекта. – М.: Бином, 2020. – 352 с.