A Machine Learning Based Intrusion Detection System for Internet of Medical Things

Abstract

The Internet of Things is an extension of the current Internet to all objects that can communicate, directly or indirectly, with electronic equipment that is connected to the Internet. IoT offers services in many areas related to human life such as health, transport, home, smart cities, etc. The security of these components and data transfers is a major issue. In this final project, we propose a Machine Learning based intrusion detection system for Healthcare Applications, where a user submits requests to complete a task. Intruders can submit false requests to disrupt the operation of this system. Their detection requires the development of a reliable security system capable of detecting any intrusion during all phases of the execution process.***

L’Internet des Objets est une extension de l’Internet actuel où tous les objets pouvant communiquer, de manière directe ou indirecte, avec des équipements électroniques eux-mêmes connectés à l’Internet. IoT offre des services dans beaucoup de domaines liés à la vie humaine comme la santé, le transport, à domicile, les cités intelligentes, etc. La sécurité de ces composants et des transferts de ces données est un enjeu majeur. Dans ce projet de fin d’études, nous proposons un système de détection d’intrusion basé sur l’apprentissage automatique pour les applications de santé, où un utilisateur soumet des demandes pour accomplir une tâche. Des intrus peuvent soumettre des fausses requêtes pour perturber le fonctionnement de ce système. Leurs détections nécessitent le développement d’un système de sécurité fiable et capable de détecter toute intrusion durant toutes les phases de processus d’exécution.