論文の概要: Machine Learning Based Solutions for Security of Internet of Things
(IoT): A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05289v1
- Date: Sat, 11 Apr 2020 03:08:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 10:16:25.016637
- Title: Machine Learning Based Solutions for Security of Internet of Things
(IoT): A Survey
- Title（参考訳）: IoT(Internet of Things)のセキュリティのためのマシンラーニングベースのソリューションに関する調査
- Authors: Syeda Manjia Tahsien, Hadis Karimipour, Petros Spachos
- Abstract要約: IoTプラットフォームは、到達不可能なスマートサービスで人間の生活を前進させることによって、私たちの日常生活のあらゆる側面をつかむ、グローバルな巨人へと発展してきた。
IoTを保護するために適用可能なセキュリティ対策は,すでに存在する。
伝統的なテクニックは、様々な攻撃タイプやその重大さと同様に、進歩ブームほど効率的ではない。
機械学習(ML)では、IoTの現在および将来の課題に対処する多くの研究ウィンドウがオープンされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.108571247838206
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the last decade, IoT platforms have been developed into a global giant
that grabs every aspect of our daily lives by advancing human life with its
unaccountable smart services. Because of easy accessibility and fast-growing
demand for smart devices and network, IoT is now facing more security
challenges than ever before. There are existing security measures that can be
applied to protect IoT. However, traditional techniques are not as efficient
with the advancement booms as well as different attack types and their
severeness. Thus, a strong-dynamically enhanced and up to date security system
is required for next-generation IoT system. A huge technological advancement
has been noticed in Machine Learning (ML) which has opened many possible
research windows to address ongoing and future challenges in IoT. In order to
detect attacks and identify abnormal behaviors of smart devices and networks,
ML is being utilized as a powerful technology to fulfill this purpose. In this
survey paper, the architecture of IoT is discussed, following a comprehensive
literature review on ML approaches the importance of security of IoT in terms
of different types of possible attacks. Moreover, ML-based potential solutions
for IoT security has been presented and future challenges are discussed.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間で、IoTプラットフォームはグローバルな巨人へと発展し、その非可算なスマートサービスで人間の生活を前進させることで、私たちの日常生活のあらゆる側面をつかみ取ります。
スマートデバイスやネットワークのアクセシビリティと需要の急増により、IoTはこれまで以上にセキュリティ上の課題に直面している。
IoTを保護するために適用可能なセキュリティ対策は,すでに存在する。
しかし、伝統的な手法は、様々な攻撃タイプや厳しさと同様に、進歩ブームほど効率的ではない。
したがって、次世代IoTシステムには、強力な動的拡張と最新のセキュリティシステムが必要である。
機械学習(ML)では、IoTの現在および将来の課題に対処する多くの研究ウィンドウがオープンされている。
スマートデバイスやネットワークの攻撃を検出し、異常な動作を特定するため、MLはこの目的を達成するために強力な技術として活用されている。
この調査論文では、MLに関する包括的な文献レビューに続いて、IoTのアーキテクチャについて論じ、さまざまなタイプの攻撃の可能性の観点から、IoTのセキュリティの重要性にアプローチする。
さらに、IoTセキュリティのためのMLベースの潜在的なソリューションが紹介され、今後の課題が議論されている。
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