DDoS Mitigation in IoT Using Machine Learning and Blockchain Integration

The Internet of Things (IoT) has brought about flexible data management and monitoring, but it is increasingly vulnerable to distributed denial-of-service (DDoS) attacks. To counter these threats and bolster IoT device trust and computational capacity, we propose an innovative solution by integrating machine learning (ML) techniques with blockchain as a supporting framework. Analyzing IoT traffic datasets, we reveal the presence of DDoS attacks, highlighting the need for robust defenses. After evaluating multiple ML models, we choose the most effective one and integrate it with blockchain for enhanced detection and mitigation of DDoS threats, reinforcing IoT network security. This approach enhances device resilience, presenting a promising contribution to the secure IoT landscape

لقد أدت تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) إلى تحقيق إدارة ومراقبة مرنة للبيانات، إلا أنها أصبحت بشكل متزايد عرضة لهجمات حجب الخدمة الموزعة (DDoS). ولمواجهة هذه التهديدات وتعزيز الثقة في أجهزة إنترنت الأشياء وزيادة قدرتها الحاسوبية، نقترح حلاً مبتكرًا يتمثل في دمج تقنيات التعلم الآلي (ML) مع البلوك تشين كإطار داعم.

من خلال تحليل مجموعات بيانات حركة مرور إنترنت الأشياء، نكشف عن وجود هجمات DDoS، مما يبرز الحاجة إلى آليات دفاع قوية. وبعد تقييم عدة نماذج تعلم آلي، تم اختيار النموذج الأكثر فاعلية ودمجه مع تقنية البلوك تشين لتعزيز اكتشاف تهديدات DDoS والتصدي لها، مما يعزز من أمان شبكة إنترنت الأشياء.

يساهم هذا النهج في تعزيز قدرة الأجهزة على مقاومة الهجمات، ويُعد بمثابة إضافة واعدة نحو بيئة أكثر أمانًا لإنترنت الأشياء.