... Article_3:Cyber Security Intrusion Detection for Agriculture 4.0: Machine

Cyber Security Intrusion Detection for Agriculture 4.0: Machine Learning-Based Solutions, Datasets, and Future Directions

 

3.1. Research Objective

This paper focuses on machine learning-based anomaly detection in cybersecurity, but its techniques are applicable to image forgery detection as well. It examines ML models for detecting anomalies in digital security data and how they can be applied to image forgery analysis

 

3.2. Methodology

:Machine Learning Models Used

SVM, Random Forest, K-NN, Bayesian Networks

 Statistical and Texture-Based Analysis:

Analysis of spectral and frequency variations in forged images

3.3. Results & Findings

.Combining SVM and Random Forest models enhances forgery detection accuracy

.Traditional ML models alone are insufficient for detecting advanced GAN-based forgeries

:Strengths

. Comprehensive ML-based framework for anomaly detection

:Limitations

. The primary focus is on cybersecurity, not image forgery specifically

 نویسندگان:  Ferrag, M. A., Shu, L., Friha, O., & Yang, X. (2022)
منبع:  IEEE Access

۳.۱. هدف پژوهش

این مقاله بر کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌های امنیتی دیجیتال تمرکز دارد، اما روش‌های استفاده‌شده آن در زمینه‌ی تشخیص جعل تصاویر نیز کاربرد دارد. این مقاله مدل‌های یادگیری ماشین برای تشخیص تغییرات غیرطبیعی در داده‌های امنیتی را بررسی می‌کند و کاربرد آن‌ها را برای تحلیل تصاویر جعلی ارائه می‌دهد.

۳.۲. روش‌شناسی (Methodology)

مدل‌های یادگیری ماشین مورد استفاده:

• SVM، Random Forest، K-NN، شبکه‌های بیزین (Bayesian Networks)
• استفاده از تحلیل ویژگی‌های چندبعدی برای تشخیص ناهنجاری‌های تصویری
   تحلیل آماری و ویژگی‌های بافتی:
• بررسی تفاوت‌های طیفی و فرکانسی در تصاویر جعلی
• تحلیل الگوهای غیرطبیعی در توزیع پیکسل‌های تصویر

۳.۳. نتایج و یافته‌ها

ترکیب مدل‌های کلاسیک یادگیری ماشین SVM  و Random Forest عملکرد خوبی در تشخیص تغییرات غیرعادی در تصاویر جعل‌شده دارد.
روش‌های کلاسیک بدون استفاده از یادگیری عمیق، قادر به شناسایی الگوهای پیچیده در جعل‌های مبتنی بر GAN نیستند.

۳.۴. مزایا و محدودیت‌ها

مزایا:
 ارائه یک چارچوب کلی برای استفاده از یادگیری ماشین در تشخیص جعل.
 ترکیب چندین روش آماری و یادگیری ماشین برای افزایش دقت.

محدودیت‌ها:
 تمرکز اصلی مقاله بر تشخیص ناهنجاری‌های امنیتی است، نه جعل تصاویر به‌طور خاص.
 روش‌های پیشنهادی برای DeepFake و جعل‌های مبتنی بر GAN مناسب نیستند.