Бұл зерттеу құрылғылар шектеулі есептеу қуаты, жады және қуат тұтыну жағдайында жұмыс істейтін заттар интернеті (IoT) жүйелері үшін тиімді және қауіпсіз криптографиялық шешімдерді әзірлеудің өзекті мәселесіне арналған. Embedded Systems (ESP32) микроконтроллерлеріне негізделген IoT құрылғыларының жылдам таралуы және киберқауіпсіздік қатерлерінің артуы аясында аппараттық және бағдарламалық шифрлау әдістеріне жүйелі талдау жүргізіледі. Мақалада IoT желілерінде микроконтроллер деңгейінде криптографиялық қорғауды жүзеге асыру, жұмыс уақытына, энергия тиімділігіне және шектеулі аппараттық ресурстар жағдайында пайдалануға ерекше назар аударылады. Іске асырылған және сипатталған бағдарламаның түбегейлі айырмашылығы-сыртқы кітапханалардың болмауы, бұл оны компьютерлердің кез-келген түрлерінде, микроконтроллерлерге дейін жүзеге асыруға мүмкіндік береді. Бағдарлама алгоритмі микроконтроллерлерге (ESP32) бейімделген және нақты уақыттағы шабуылдарды анықтау үшін эллиптикалық қисық кілттерді генерациялау алгоритмін машиналық оқытумен біріктіреді. Кілттермен алмасу процедурасы Ecdh (Elliptic Curve Diffie-Hellman) - Micro-ECC кітапханасын қолдана отырып, эллиптикалық қисықтарға негізделген қауіпсіз кілттермен алмасу диффи-Хеллман хаттамасы арқылы жүзеге асырылады. Машиналық оқыту үшін нейрондық желілер қолданылды.

ТАШТАЙ Б.А.

Магистр, ақпараттық қауіпсіздік кафедрасының докторанты, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана қ., Қазақстан

Е-mail: 93bahti93@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-4952-369X

ҚОҢЫРХАНОВА А.А.

PhD, ақпараттық қауіпсіздік кафедрасының доценті м. а., Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана қ., Қазақстан

E-mail: konyrkhanova_a@enu.kz, https://orcid.org/0000-0002-4901-8901

АТАНОВ С.К.

Техника ғылымдарының докторы, профессор, компьютерлік және бағдарламалық жасақтама инженериясы кафедрасының профессоры м. а., Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университеті, Астана қ., Қазақстан

E-mail: atanov5@mail.ru, https://orcid.org/0000-0003-2115-7130

1. Rozlomii I., Yarmilko A., Naumenko S., Mykhailovskyi P. / Hardware encryptors and cryptographic libraries for optimizing security in IoT Proceedings of the 12th International Conference Information Control Systems & Technologies (ICST 2024), Odesa, Ukraine, September 23–25, 2024. – CEUR Workshop Proceedings. – 2024. – Vol. 3790. – P. 99–109. – URL: https://ceur-ws.org/Vol-3790/paper09.pdf
2. Sinha S. State of IoT 2025: Number of connected IoT devices growing 14% to 21.1 billion globally. / IoT Analytics. – 2025. – 28 October. – URL: https://iot-analytics.com/number-connected-iot-devices/
3. Meneghello F., Calore M., Zucchetto D. [et al.] / IoT: Internet of threats? A survey of practical security vulnerabilities in real IoT devices / IEEE Internet of Things Journal. – 2019. – Vol. 6, no. 5. – P. 8182–8201. – DOI: 10.1109/JIOT.2019.2935189.
4. Conti M., Dehghantanha A., Franke K., Watson S. / Internet of Things security and forensics: Challenges and opportunities // Future Generation Computer Systems. – 2018. – Vol. 78, pt. 2. – P. 544–546. – DOI: 10.1016/j.future.2017.07.060.
5. Sicari S., Rizzardi A., Grieco L. A., Coen-Porisini A. / Security, privacy and trust in Internet of Things: The road ahead // Computer Networks. – 2015. – Vol. 76. – P. 146–164. – DOI: 10.1016/j.comnet.2014.11.008.
6. Tariq U., Ahmed I., Bashir A. K., Shaukat K. / A critical cybersecurity analysis and future research directions for the Internet of Things: A comprehensive review // Sensors, – 2023. – Vol. 23, no. 8. – Art. 4117. – DOI: 10.3390/s23084117.
7. Ullah F., Naeem H., Jabbar S. [et al.] / Cyber security threats detection in Internet of Things using deep learning approach // IEEE Access. – 2019. – Vol. 7. – P. 124379–124389. – DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2937347.

ақпаратты криптографиялық қорғау, заттар интернеті (IoT), кілт генерациясы, микроконтроллер, нейрондық желілер, сандық қауіпсіздік, эллиптикалық қисықтар