Аңдатпа. Заттар интернетінің (IoT) қарқынды дамуы қосылған құрылғылар санының артуына және кибершабуылдар санының көбеюіне алып келуде, бұл тиімді әрі ауқымдалатын қорғаныс тетіктерін әзірлеуді талап етеді. Осы жұмыста IoT-желілеріндегі желілік трафикті мониторингтеу мен кибершабуылдарды анықтауға арналған IoTector платформасы ұсынылады. IoTector IoT құрылғылары мен желілік инфрақұрылым арасындағы интеллектуалды шлюз ретінде қарастырылып, шабуылдар мен аномалияларды нақты уақыт режимінде анықтауды қамтамасыз етеді. Желілік трафикті талдау үшін жүйеде DNN, CNN және CNN–BiLSTM сияқты терең оқыту модельдері қолданылады, бұл әртүрлі шабуыл түрлерін тиімді анықтауға мүмкіндік береді. Платформаның прототипі Raspberry Pi 5 негізінде жүзеге асырылып, құрылғыларды Wi-Fi және Bluetooth сияқты сымсыз технологиялар арқылы қосуды қолдайды. Сонымен қатар, желі күйін мониторингтеуге, анықталған қауіптерді визуализациялауға, құрылғыларды басқаруға және модельдерді оқытуға мүмкіндік беретін бағдарламалық интерфейс әзірленді. Дәстүрлі, негізінен трафикті орталықтандырылған талдауға бағытталған шабуылдарды анықтау жүйелерінен айырмашылығы, ұсынылған тәсіл интеллектуалды сүзгілеу, мониторинг және басқару функцияларын бірыңғай платформа шеңберінде біріктіреді. Алынған нәтижелер IoTector платформасының шабуылдар мен аномалияларды анықтауда жоғары тиімділік көрсететінін, сондай-ақ оның нақты IoT-орта жағдайларында практикалық тұрғыдан қолдануға жарамды екенін растайды.

Түйін сөздер: Заттар интернеті, IoT қауіпсіздігі, шабуылдарды анықтау жүйесі, федеративті оқыту, терең оқыту, желілік трафик мониторингі, үлестірілген жүйелер.