Cyber Traveller

DNA Encoded Elliptic Curve Cryptography System for IoT Security

DNA cryptography is a field of study within DNA computing that focuses on using DNA as an information carrier and employing mathematical operations to convert plaintext into ciphertext. Here's how DNA cryptography techniques generally work: 1. DNA as an Information Carrier: * DNA is a biological macromolecule made up of nucleotides. * Each nucleotide contains a single base, and there are four types of bases: Adenine (A), Thymine (T), Cytosine (C), and Guanine (G). * These four bases are the fundamental alphabets used in DNA cryptography. * DNA usually exists as double-stranded molecules, with complementary bases (A with T, and C with G) held together by hydrogen bonds to form a double helix structure. 2. Encoding and Decoding Operations: * A common method involves converting plaintext into binary numbers. * These binary numbers are then converted into equivalent DNA nucleotide sequences. * The four basic units of DNA are encoded into binary in a specific manner: * Conversely, for decoding, DNA nucleotides can be converted back into numbers: 3. DNA Cryptography Techniques: * Several DNA-based encryption methods have been designed, including: 4. Reference Sequence Selection: * A key aspect of some DNA cryptography techniques is the secret selection of a "reference sequence" (S) from publicly available DNA sequences. This reference sequence is known only to the sender and the receiver. * The sender transforms this chosen DNA sequence (S) into a new sequence (S') by incorporating the secret message (M). * The transformed sequence (S') is then sent to the receiver along with many other DNA sequences. * The receiver examines all received sequences, identifies S', and recovers the secret message (M). By combining these methods, DNA cryptography aims to increase encryption complexity and provide a secure way to transmit information.

SRF2T-ID: An Implementation of Ensemble Learning-Based IDS with Wireless of Things Secure Communication for Smart Residency Environment

This document introduces SRF2T-ID, a two-tiered intrusion detection model designed to enhance security and privacy in smart residency environments. The inner layer focuses on securing individual smart homes through techniques like AES encryption, packet division, clock synchronization, and randomization of transmission channels and receiver pipes. The outer layer implements a federated learning-based Network Intrusion Detection System (NIDS), employing a binary-multiclass classification approach and nature-inspired meta-heuristic feature selection algorithms to protect the overall network. The research utilizes CICIDS2017 and CICIoT2023 datasets for evaluation, demonstrating high detection accuracy, and includes a real-time test-bed implementation to prove its practical viability.

🚑 SAFER-EMS: Smart Ambulance Framework for Emergency Response with Embedded Monitoring System

SAFER-EMS is an innovative IoT-enabled smart ambulanceframework designed to revolutionize emergency medical response. It integrates real-timevital sign monitoring, automated traffic signal control, and securelong-range communication to ensure faster and safer patient transport.Equipped with biomedical sensors, GPS, and cloud-based analytics, SAFER-EMSenables seamless coordination between ambulances, hospitals, and trafficsystems — ultimately saving lives through intelligent, data-driven emergencymanagement.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং (ML)

এখানে মেশিন লার্নিং (ML) সম্পর্কে মূল বিষয়গুলি পয়েন্ট আকারে দেওয়া হলো: * মেশিন লার্নিং (ML) কী: * মেশিন লার্নিং হলো আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI)-এর একটি শাখা, যা কম্পিউটারকে ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে এবং প্যাটার্ন শনাক্ত করতে সাহায্য করে, কোনো নির্দিষ্ট নির্দেশনা ছাড়াই। * এটি কম্পিউটারকে ডেটা মাইনিং ব্যবহার করে বিশাল ডেটা সেট সংগ্রহ করতে এবং ব্যবহারযোগ্য প্রবণতা ও প্যাটার্ন বিশ্লেষণের মাধ্যমে স্বাধীনভাবে শিখতে ও অ্যালগরিদম আপডেট করতে সক্ষম করে। * মেশিন লার্নিং মডেলের প্রকারভেদ: * সুপারভাইজড মেশিন লার্নিং: এটি লেবেলযুক্ত ডেটা ব্যবহার করে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেয়, যেখানে প্রতিটি ইনপুটের একটি সঠিক আউটপুট বা বিভাগ থাকে, যেমন ছবির শ্রেণীবিভাগ বা রোগের নির্ণয়। * আনসুপারভাইজড মেশিন লার্নিং: এটি লেবেলবিহীন ডেটা বিশ্লেষণ করে স্বাধীনভাবে প্যাটার্ন, গোষ্ঠী বা সম্পর্ক খুঁজে বের করে, যেমন ক্লাস্টারিং বা ডাইমেনশনালিটি রিডাকশন। * রিনফোর্সমেন্ট মেশিন লার্নিং: এটি পুরস্কার/শাস্তি ব্যবস্থার মাধ্যমে পরীক্ষা ও ত্রুটির ভিত্তিতে শেখে এবং ফলাফলের সাফল্য ও ব্যর্থতার উপর ভিত্তি করে আরও নির্ভুল হয়, যেমন স্ব-চালিত গাড়ি বা ভিডিও গেমে। * অতিরিক্ত প্রকারভেদ: সেমি-সুপারভাইজড লার্নিং (লেবেলযুক্ত ও লেবেলবিহীন ডেটার মিশ্রণ) এবং সেল্ফ-সুপারভাইজড লার্নিং (ডেটা থেকে নিজস্ব লেবেল তৈরি করা)। * মেশিন লার্নিং কীভাবে কাজ করে (ধাপসমূহ): 1. ডেটা সংগ্রহ ও প্রস্তুতি। 2. মডেল প্রোগ্রামিং। 3. মডেলকে প্রশিক্ষণ ও সূক্ষ্ম-সমন্বয় করা। 4. মডেল স্থাপন করা। 5. মডেল থেকে পূর্বাভাস গ্রহণ করা। 6. পূর্বাভাসের মূল্যায়ন করা। 7. মডেলের ধারাবাহিক ব্যবস্থাপনা। * মেশিন লার্নিং-এর ব্যবহার: * বিভিন্ন শিল্পে ডেটা সেট বিশ্লেষণ, যেমন স্বাস্থ্যসেবা, বিজ্ঞান, অর্থ, শক্তি, খুচরা ব্যবসা, ভাষা শিক্ষা, সুপারিশ সিস্টেম (যেমন Netflix) এবং ফিনান্সিয়াল সার্ভিসেস। * বিশেষ করে আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি ঋণ ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, অর্থ পাচার বিরোধী কার্যকলাপ (AML) এবং ট্রেড ট্রানস্যাকশনে ML ব্যবহার করে। * মেশিন লার্নিং-এর সুবিধা: * ব্যাপক ডেটা বিশ্লেষণ এবং নতুন অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার। * অ্যালগরিদম স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপডেট হওয়ার মাধ্যমে ক্রমাগত নির্ভুলতা বৃদ্ধি। * খরচ সাশ্রয় এবং মডেলের নির্ভুলতা বৃদ্ধি। * জটিল সমস্যার সমাধান এবং বিভিন্ন গণনামূলক চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করার ক্ষমতা। * মেশিন লার্নিং-এর চ্যালেঞ্জ ও ঝুঁকি: * প্রাথমিক প্রত্যাশা সত্ত্বেও বাস্তব প্রয়োগে সীমাবদ্ধতা এবং উচ্চ খরচ, ত্রুটি প্রবণতা ও অপব্যবহারের ঝুঁকি। * তথ্যের উৎস এবং অন্তর্নিহিত পক্ষপাতের নৈতিক বিবেচনা। * কম্পিউটার মানুষের মতো তার যুক্তির ব্যাখ্যা দিতে পারে না, যা জবাবদিহিতা ও বোধগম্যতার অভাব তৈরি করে ("ব্ল্যাক বক্স" সমস্যা)। * ডেটার গুণগত মান, অপ্রাপ্যতা এবং লেবেলযুক্ত ডেটার উচ্চ খরচ। * নিয়ন্ত্রক পরিবেশের দ্রুত পরিবর্তন এবং মানসম্মত আইন ও নিয়ন্ত্রণের অভাব। * সাইবার আক্রমণের জন্য জেনারেটিভ AI-এর সহজলভ্যতা একটি ক্রমবর্ধমান নিরাপত্তা ঝুঁকি। * প্রতিষ্ঠানের মধ্যে কর্মীদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা সেটের অভাব। * ব্যাখ্যামূলক AI (XAI) এর মূলনীতি: * NIST এক্সপ্লেইনেবল AI সিস্টেমের জন্য চারটি মৌলিক নীতি প্রস্তাব করেছে: * এই নীতিগুলি নিশ্চিত করা একটি ব্যাখ্যামূলক AI সিস্টেমের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি ব্যবহারকারীদের আস্থা বাড়াতে এবং ক্ষতিকর বা ভুল আউটপুট প্রতিরোধ করতে সাহায্য করে।

ইন্টারনেট অফ মেডিক্যাল থিংস (IoMT)

ইন্টারনেট অফ মেডিকেল থিংস (IoMT) হলো মেডিকেল ডিভাইস, সেন্সর, সফটওয়্যার ও অ্যাপ্লিকেশনের একটি বিস্তৃত সংগ্রহ যা অনলাইন নেটওয়ার্কের মাধ্যমে স্বাস্থ্যসেবা তথ্য প্রযুক্তি ব্যবস্থার সাথে সংযুক্ত থাকে। এটি হেলথকেয়ার ৪.০ এর একটি অংশ এবং স্মার্ট ওয়্যারেবল ও সেন্সর-যুক্ত ডিভাইসগুলিকে টেলিহেলথ সফটওয়্যার সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত করে রিমোট রোগী পর্যবেক্ষণ এবং চিকিৎসা সক্ষম করে। এর মাধ্যমে রিয়েল-টাইমে রোগীর ডেটা আদান-প্রদান ও সংরক্ষণ করা যায়। সুবিধা:IoMT স্বাস্থ্যসেবাকে আরও কার্যকর, রোগীর অভিজ্ঞতা সহজ এবং স্বাস্থ্যসেবা ইউনিটের চাপ কমাতে সাহায্য করে।১. খরচ কমানো: এটি প্রাথমিক হস্তক্ষেপের মাধ্যমে হাসপাতালে ভর্তি এবং জরুরি কক্ষে যাতায়াত কমিয়ে স্বাস্থ্যসেবার খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করতে পারে।২. উন্নত যত্ন ও অভিজ্ঞতা: IoMT চিকিৎসক এবং কেয়ারগিভারদের চব্বিশ ঘন্টা স্বাস্থ্য সূচক পর্যবেক্ষণ করতে এবং দ্রুত সতর্কতা পেতে সহায়তা করে, যা দীর্ঘস্থায়ী রোগের রোগীদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। রোগীরা বাড়ি থেকেই তাদের ডেটা পর্যবেক্ষণ ও পরামর্শ নিতে পারে, ঘন ঘন ব্যক্তিগত পরিদর্শনের প্রয়োজন হয় না।৩. ওষুধ ও দীর্ঘস্থায়ী রোগ ব্যবস্থাপনা: IoMT রোগীদের ওষুধ গ্রহণের নিয়ম মেনে চলতে সহায়তা করে এবং দীর্ঘস্থায়ী রোগ পরিচালনায় ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।৪. ব্যাপক অ্যাক্সেস: AI এবং রিমোট মনিটরিংয়ের মাধ্যমে IoMT ভৌগোলিক অবস্থান নির্বিশেষে সকলের জন্য স্বাস্থ্যসেবা সহজলভ্য করে তোলে। IoMT ডিভাইসের উদাহরণ:এর মধ্যে রয়েছে ভাইটালস ট্র্যাকিং ওয়্যারেবলস (যেমন হার্ট মনিটর, স্মার্ট গ্লুকোমিটার), মেডিসিন মেনে চলার টুলস (যেমন স্মার্ট পিল ডিসপেনসার), ভার্চুয়াল হোম অ্যাসিস্ট্যান্ট, পোর্টেবল ডায়াগনস্টিক ডিভাইস, ব্যক্তিগত জরুরী প্রতিক্রিয়া সিস্টেম, স্মার্ট ইমপ্লান্টস (যেমন পেসমেকার), স্মার্ট সিনিয়র হোমস, এবং ফ্যামিলি কেয়ারগিভার রিমোট মনিটরিং টুলস। অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে কন্টিনিউয়াস গ্লুকোজ মনিটরিং (CGM) সিস্টেম এবং কানেক্টেড ইনহেলারস উল্লেখযোগ্য। চ্যালেঞ্জ ও ঝুঁকি:১. সাইবারসিকিউরিটি ঝুঁকি: IoMT ডিভাইসগুলি হ্যাকিংয়ের ঝুঁকিতে থাকে, যা কার্যকারিতা পরিবর্তন করতে বা সংবেদনশীল ডেটা অপব্যবহার করতে পারে। অনেক পুরানো ডিভাইস সুরক্ষিতভাবে ডিজাইন করা হয়নি।২. ডেটা নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা: প্রচুর সংবেদনশীল স্বাস্থ্য ডেটা নিরাপদে আদান-প্রদান এবং সংরক্ষণ করা একটি বড় চ্যালেঞ্জ।৩. নিয়ন্ত্রণগত ফাঁক: ডিভাইসগুলির জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ মান ও বিধিবিধানের অভাব রয়েছে। নিয়ন্ত্রণ পরিবেশ:শক্তিশালী সাইবারসিকিউরিটি ব্যবস্থা শিল্প গোষ্ঠী এবং নিয়ন্ত্রকদের দ্বারা সুপারিশ বা বাধ্যতামূলক করা হচ্ছে। * ইউরোপীয় ইউনিয়ন (EU): ব্যক্তিগত ডেটার অপব্যবহারের জন্য জিডিপিআর (GDPR) জরিমানা নির্ধারণ করে। মেডিকেল ডিভাইস রেগুলেশন (MDR) ডিভাইসগুলির সুরক্ষা এবং কর্মক্ষমতা নিয়ন্ত্রণ করে। সাইবার রেসিলিয়েন্স অ্যাক্ট (CRA) আইওটি ডিভাইসগুলির জন্য ডিজাইন থেকে রক্ষণাবেক্ষণ পর্যন্ত সাইবারসিকিউরিটি ব্যবস্থা অন্তর্ভুক্ত করার নির্দেশ দেয়। * মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র (US): ফেডারেল ফুড, ড্রাগ, অ্যান্ড কসমেটিক অ্যাক্ট (FD&C Act) মেডিকেল ডিভাইস নিয়ন্ত্রণ করে এবং এফডিএ সাইবারসিকিউরিটি নির্দেশিকা প্রদান করে। ২০২১ সালের কনসোলিডেটেড অ্যাপ্রোপিয়েশনস অ্যাক্ট (২০২৩) মেডিকেল ডিভাইসগুলির সাইবারসিকিউরিটি পর্যবেক্ষণের পরিকল্পনা বাধ্যতামূলক করেছে। IoMT সিস্টেমের স্তর:IoMT সিস্টেম চারটি প্রধান স্তরে কাজ করে: পারসেপশন লেয়ার (ডেটা সংগ্রহ), গেটওয়ে লেয়ার (সেন্সর সংযোগ), ম্যানেজমেন্ট সার্ভিস লেয়ার (ডেটা প্রক্রিয়াকরণ ও সংরক্ষণ), এবং অ্যাপ্লিকেশন সার্ভিস লেয়ার (AI ব্যবহার করে ডেটা ব্যাখ্যা ও প্রবণতা পর্যবেক্ষণ)।