CYBERSECURITY METHODS FOR THE INTERNET OF THINGS NETWORK IN THE FIELD OF LABORATORY RESEARCH DATA TRANSMISSION

DOI: 10.31673/2786-8362.2025.011058

Abstract

The paper analyzed methods of protecting sensor networks of the Internet of Things in the
field of laboratory tests. The role of methods of protecting sensor networks in the context of existing threats
to the sensor network was studied, taking into account different types of attacks with the probable use of
different types of sensor connections and actuators. The considered network-level protection methods were
grouped, which can be used to solve laboratory test tasks by using sensor networks based on IoT technology,
into five categories: network segmentation, intrusion identification, secure routing, protection of actuators,
protection of the MQTT protocol. A system of methods for protecting IoT networks in the field of
laboratory testing has been formed, which takes into account both general methods for protecting wireless
networks and a group of special methods for protecting IoT sensor networks, as well as the influence of
methods for protecting the perception, support and application levels and the network level in the general
security model. The interrelationships of individual methods within the framework of interaction with
different groups to solve the problem of protecting wireless sensor IoT networks when used in laboratory
tests have been studied. A number of advantages and disadvantages that the groups of considered methods
provide for laboratory test tasks have been formed and the path for further development of these methods
has been outlined in order to increase the level of efficiency and quality of laboratory tests and the accuracy
of laboratory measurements. The practical significance of the work lies in the possibility of using a system
of interconnected methods to achieve the maximum level of protection when using sensor networks in the
laboratory for the further implementation of existing methods in real conditions and the development of
new methods to increase the effectiveness of protection.
Keywords: sensor network, IoT, laboratory testing, automated laboratories, network layer security,
wireless sensor networks

References
1. Бездротові мережі “розумних” мультисенсорів та біосенсорних приладів для експресдіагностики стану виноградних і плодоягідних культур та контролю якості продуктів
виноробства / В.О. Романов та ін. Кібернетика та комп’ютерні технології. 2023. № 1. С. 58-
73. URL: https://doi.org/10.34229/2707-451X.23.1.6.
2. Волошко С.В., Курца Д.О. Інформаційна безпека в безпроводових сенсорних мережах.
Новітні інформаційні системи та технології. 2018. Вип. 9. URL:
https://journals.nupp.edu.ua/mist/article/view/1039.
3. Digital trust in a connected world: navigating the state of IoT secutity. Keyfactor,
VansonBourne, 2023. URL: https://www.keyfactor.com/state-of-iot-security-report-2023
4. Прокопович-Ткаченко Д.І., Звєрєв В.П., Козаченко І.М. Кіберзагрози та методи захисту
фізичної інфраструктури промислового Інтернету речей (ILOT). Вчені записки ТНУ імені
В.І. Вернадського. Серія: Технічні науки. 2025. Том 36 (75), № 1. С. 218-225. URL:
https://doi.org/10.32782/2663-5941/2025.1.2/32.
5. Методи захисту інформації в технологіях ІоТ / Я. Олійник та ін. Кібербезпека: освіта,
наука, техніка. 2025. Том 3, № 27. С. 100-108. URL: https://doi.org/10.28925/2663-
4023.2025.27.705.
6. Kardi A., Zagrouba R. Attacks classification and security mechanisms in wireless sensor
networks. Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal. 2019. Vol. 4, № 6. P.
229-243. URL: https://dx.doi.org/10.25046/aj040630.
7. Complete security framework for wireless sensor networks / Sharma K. et al. arXiv. 2009.
URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.0908.0122.
8. Коваленко О.Є. Моделі безпеки Інтернету речей. Математичні машини і системи.
2023. № 4. С. 43-50. URL: https://doi.org/10.34121/1028-9763-2023-4-43-50.
9. Стервоєдов М.Г., Терьохін В.Л. Розробка мережевої інфраструктури ІоТ на базі
сенсорної мережі розподілених датчиків для вимірювання радіаційного забруднення з
використанням багаторівневої архітектури. Вісник Харківського національного університету
імені В.Н. Каразіна серія “Математичне моделювання. Інформаційні технології.
Автоматизовані системи управління”. 2020. № 48. С. 89-97. URL:
https://doi.org/10.26565/2304-6201-2020-48-09.
10. Модель забезпечення кібербезпеки Інтернету речей / Г.І. Гайдур та ін.
Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2024. № 2(83). С. 4-13. URL:
https://doi.org/10.31673/2412-4338.2024.020515.
11. Лісовий І.В., Войтович О.П., Волинець О.Ю. Рекомендації забезпечення безпеки
бездротових з’єднань Інтернету речей. Матеріали LIII науково-технічної конференції
підрозділів ВНТУ Вінниця 20-22 березня 2024 р. URL:
https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20423.
12. Pribadi: A decentralized privacy-preserving authentication in wireless multimedia sensor
networks for smart cities / R. Goyat et al. Cluster Computing. 2023. Vol. 26, №6. P. 4567-4583. URL:
https://doi.org/10.1007/s10586-023-04211-7.
13. A secure clustering protocol with fuzzy trust evaluation and outlier detection for industrial
wireless sensor networks / L. Yang et al. arXiv. 2022. URL:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2207.09936.
14. Clustering objectives in wireless sensor networks: A survey and research direction analysis /
A. Shahraki et al. Computer Networks. 2020. Vol. 180. URL:
https://doi.org/10.1016/j.comnet.2020.107376.
15. Артюх С.Г. Функціональна модель підсистеми безпеки системи управління
безпроводовими сенсорними мережами військового призначення. Сучасні інформаційні
технології у сфері безпеки і оборони. 2025. № 1 (52). С. 85-92. URL:
https://doi.org/10.33099/2311-7249/2025-52-1-85-92.
16. Buczak A.L., Guven E. A survey of data mining and machine learning methods for cyber
security intrusion detection. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. Vol. 18, № 2. P. 1153-
1176. URL: https://doi.org/10.1109/COMST.2015.2494502.
17. Evolving machine intelligence toward tomorrow’s intelligence network traffic control
systems / G. Nikitha et al.. International Journal of Engineering Research in Computer Science and
Engineering. 2018. Vol. 5, № 4. P. 566-569.
18. Shallow and deep networks intrusion detection system: A taxonomy and survey / E. Hodo et
al. arXiv. 2017. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1701.02145.
19. Wang L., Jones R. Big data analytics for network intrusion detection: A survey et al.
International Journal of Networks and Communications. 2017. Vol. 7, № 1. P. 24-31. URL:
https://doi.org/10.5923/j.ijnc.20170701.03.
20. A fuzzy logic and DEEC protocol-based clustering routing method for wireless sensor
networks / N. Subramani et al. AIMS Mathematics. 2023. Vol. 8, № 4. P. 8310-8331. URL:
https://doi.org/10.3934/math.2023419.
21. Trust and energy-aware routing protocol for wireless sensor networks based on secure routing
/ G. Muneeswari et al. International Journal of Electrical and Computer Engineering Systems. 2023.
Vol. 14, № 9. P. 1015-1022. URL: https://doi.org/10.32985/ijeces.14.9.6.
22. Тіхонов С.В. Питання кібербезпеки в базових технологіях Інтернету речей. Current
challenges of science and education : proceedings of XII International Scientific and Practical
Conference, Berlin, Germany, 29-31 July 2024 / MDPC Publishing, Berlin : 2024. С. 165-171.
23. Prasad P.B.N., Gopalan K.D.R.S. Exploiting physical dynamics to detect actuator and sensor
attacks in mobile robots. arXiv. 2017. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1708.01834.
24. Secure and authenticated data communication in wireless sensor networks / Alfandi O. et al.
Sensors. 2015. Vol. 15, № 8. P. 19560-19585. URL: https://doi.org/10.3390/s150819560.
25. Белей О.І., Логутова Т.Г. Безпека передачі даних для Інтернету речей. Кібербезпека:
освіта, наука, техніка. 2019. № 2 (6). С. 6-18. URL: doi.org/10.28925/2663-4023.2019.6.618.
26. Winarno A., Sari R.F. A novel secure end-to-end IoT communication scheme using
lightweight cryptography based on block cipher. Applied Science. 2022. Vol. 12, №17. URL:
https://doi.org/10.3390/app12178817.
27. Paolo E.D., Bassetti E., Spognardi A. Security assessment of common open source MQTT
brokers and clients. arXiv. 2023. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.03547.