Разработка методики тестирования на проникновение в беспроводных сетях для повышения безопасности умного города в Казахстане
Просмотры: 705 / Загрузок PDF: 506
DOI:
https://doi.org/10.32523/bulmathenu.2024/4.1Ключевые слова:
тест на проникновение, умный город, кибербезопасность, интернет вещей, уязвимость, безопасность данных, информационная безопасность, КазахстанАннотация
Современные города все больше внедряют информационные технологии и становятся «умными». Важно отметить, что с развитием технологий увеличивается и потенциал для кибератак. В данной работе рассматривается значимая проблема кибербезопасности беспроводных сетей в умных городах Казахстана. В исследовании предлагается комплексный подход к тестированию на проникновение для выявления и устранения уязвимостей в беспроводных сетях. Этот подход включает стратегию, которая способствует безопасности в экосистеме умного города и поддерживает общие усилия Казахстана по защите городской инфраструктуры. Особое внимание уделяется уязвимостям беспроводных сетей, которые являются ключевым элементом инфраструктуры умных городов. В данной работе предлагается комплексный подход к тестированию на проникновение, направленный на выявление уязвимостей в беспроводных сетях умных городов. Этот подход включает различные этапы, начиная со сбора информации о целевой системе и заканчивая подробным отчетом о выявленных уязвимостях. Результаты исследования могут способствовать повышению кибербезопасности в умных городах Казахстана и разработке эффективных стратегий защиты от кибератак.
Библиографические ссылки
Global Smart City Report 2024 by Research and Markets [Electronic resource]. Available at: https://www. globenewswire.com/en/search/organization/Research%2520and%2520Markets (Accessed: 19.11.2024).
Kim J. Smart city trends: A focus on 5 countries and 15 companies. Cities. 2022. Vol. 123, 103551. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2021.103551
Public services and online information [Electronic resource]. Available at: https://egov.kz/cms/kk (Accessed: 18.11.2024).
UN E-Government Survey 2024 [Electronic resource]. Available at: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/Reports/UN-E-Government-Survey-2024 (Accessed: 18.11.2024).
CNN US [Electronic resource]. Available at: https://edition.cnn.com/2023/11/28/us/pennsylvania-water-cyberattack/index.html (Accessed: 18.11.2024).
LeMagIT [Electronic resource]. Available at: https://www.lemagit.fr/actualites/366543032/Olsztyn-Pologne-premiere-Smart-City-touchee-par-une-cyberattaque (Accessed: 20.11.2024).
The TechCrunch news [Electronic resource]. Available at: https://techcrunch.com (Accessed: 19.11.2024).
Overview of cyberattacks on connected cities [Electronic resource]. Available at: https://www.stormshield.com/news/overview-of-cyberattacks-on-connected-cities (Accessed: 20.11.2024).
Houichi M., Jaidi F., Bouhoula A. Analysis of Smart Cities Security: Challenges and Advancements, 2022 15th International Conference on Security of Information and Networks (SIN). IEEE, 2022. P. 01-05. doi: 10.1109/SIN56466.2022.9970494 DOI: https://doi.org/10.1109/SIN56466.2022.9970494
Adamova A., Zhukabayeva T. Development of a methodology for data normalization and aggregation to enhance security levels in internet of things interactions, Scientific Journal of Astana IT University. -2024. -Vol. 19. -Р. 16–27. doi: https://doi.org/10.37943/19UQOC7381 DOI: https://doi.org/10.37943/19UQOC7381
Amaizu G.C., Lee J.M., Kim D.S. Machine Learning Based Security for Smart Cities, 2022 27th Asia Pacific Conference on Communications (APCC). IEEE, 2022. P. 572-573. doi: 10.3390/fi1509028 DOI: https://doi.org/10.1109/APCC55198.2022.9943712
Maseleno A. et al. An Intelligent Intrusion Detection for Smart Cities Application Based on Random Optimization with Recurrent Network, Artificial Intelligence Applications for Smart Societies: Recent Advances. Cham : Springer International Publishing, 2021. P. 119-133. Available at: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63068-3_8. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-63068-3_8
Alhowaide A., Alsmadi I., Alsinglawi B. Ensemble-based Cyber Intrusion Detection for Robust Smart City Protection, 2024 20th International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT). IEEE, 2024. P. 124-129. Available at: https://doi.org/10.1109/dcoss-iot61029.2024.00027. DOI: https://doi.org/10.1109/DCOSS-IoT61029.2024.00027
Sirigineedi M. et al. Enhanced Security in Smart City GAN-Based Intrusion Detection Systems in WSNs, In: Enhancing Security in Public Spaces Through Generative Adversarial Networks (GANs). IGI Global, 2024. P. 162-176. DOI: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-3597-0.ch012
Rakha M.A. et al. A Detailed Comparative Study of AI-Based Intrusion Detection System for Smart Cities //2024 International Conference on Communication, Computer Sciences and Engineering (IC3SE). IEEE, 2024. P. 1783-1790. doi: 10.1109/ic3se62002.2024.10593485 DOI: https://doi.org/10.1109/IC3SE62002.2024.10593485
Akhilesh R. et al. Automated penetration testing framework for smart-home-based IoT devices, Future Internet. 2022. Vol. 14. No 10. P. 276. doi: 10.3390/fi14100276 DOI: https://doi.org/10.3390/fi14100276
Kim K. et al. Cybersecurity and cyber forensics for smart cities: A comprehensive literature review and survey, Sensors. 2023. Vol. 23. No 7. P. 3681. doi: 10.3390/s23073681 DOI: https://doi.org/10.3390/s23073681
Al-Taleb N. et al. Cyber threat intelligence for secure smart city, arXiv preprint arXiv:2007.13233. 2020. doi: 10.48550/arXiv.2007.13233
Mijwil M. M. et al. Cybersecurity Challenges in Smart Cities: An Overview and Future Prospects, Mesopotamian journal of cybersecurity. 2022. Vol. 2022. P. 1-4. DOI: https://doi.org/10.58496/MJCS/2022/001
Baig Z.A. et al. Future challenges for smart cities: Cyber-security and digital forensics, Digital Investigation. 2017. Vol. 22. P. 3-13. DOI: https://doi.org/10.1016/j.diin.2017.06.015
Li C. et al. Securing SDN infrastructure of IoT–fog networks from MitM attacks, IEEE Internet of Things Journal. 2017. Vol. 4. No 5. P. 1156-1164. DOI: https://doi.org/10.1109/JIOT.2017.2685596
Hamid B. et al. Cyber security issues and challenges for smart cities: A survey, 2019 13th International Conference on Mathematics, Actuarial Science, Computer Science and Statistics (MACS). IEEE, 2019. P. 1-7. DOI: https://doi.org/10.1109/MACS48846.2019.9024768
Toh C.K. Security for smart cities. IET Smart Cities. 2020. 2 (2). P. 95–104. DOI: https://doi.org/10.1049/iet-smc.2020.0001
Chen W. et al. A DDoS attacks traceback scheme for SDN-based smart city, Computers & Electrical Engineering. 2020. Vol. 81. P. 106503. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2019.106503
Telo J. Smart city security threats and countermeasures in the context of emerging technologies, International Journal of Intelligent Automation and Computing. 2023. Vol. 6. No 1. P. 31-45.
Kitchin R., Dodge M. The (in) security of smart cities: Vulnerabilities, risks, mitigation, and prevention, Smart cities and innovative Urban technologies. Routledge, 2020. P. 47-65. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003132851-4
Lupton B. et al. Analysis and prevention of security vulnerabilities in a smart city, 2022 IEEE 12th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC). IEEE, 2022. P. 0702-0708. DOI: https://doi.org/10.1109/CCWC54503.2022.9720824
Cui L. et al. Security and privacy in smart cities: Challenges and opportunities, IEEE access. – 2018. Vol. 6. P. 46134-46145. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2853985
Batmetan J. R. et al. IT Infrastructure Library Framework Approach to the Measurement of e-Government Maturity, International Journal of Information Technology and Education. 2022. Vol. 1. No 2. P. 119-128. DOI: https://doi.org/10.62711/ijite.v1i2.51
de Santana E. S. et al. SMM: a maturity model of smart cities based on sustainability indicators of the ISO 37122 //International Journal of Advanced Engineering Research and Science. 2019. Vol. 6. No 2. P. 13-20. DOI: https://doi.org/10.22161/ijaers.6.2.2
NIST [Electronic resource]. Available at: https://www.nist.gov/.
Cai W. et al. A software vulnerability detection method based on deep learning with complex network analysis and subgraph partition, Information and Software Technology. 2023. Vol. 164. P. 107328. DOI: https://doi.org/10.1016/j.infsof.2023.107328
Naik N. et al. Comparing attack models for it systems: Lockheed martin’s cyber kill chain, mitre attack framework and diamond model, 2022 IEEE International Symposium on Systems Engineering (ISSE). IEEE, 2022. P. 1-7. DOI: https://doi.org/10.1109/ISSE54508.2022.10005490
Bromander S. et al. Examining the" Known Truths" in Cyber Threat Intelligence–The Case of STIX, International Conference on Cyber Warfare and Security. – Academic Conferences International Limited, 2020. P. 493-XII. DOI: https://doi.org/10.5220/0008875302730280
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
