論文の概要: Multi-stage Jamming Attacks Detection using Deep Learning Combined with
Kernelized Support Vector Machine in 5G Cloud Radio Access Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06077v2
- Date: Tue, 14 Apr 2020 13:11:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 00:38:53.130490
- Title: Multi-stage Jamming Attacks Detection using Deep Learning Combined with
Kernelized Support Vector Machine in 5G Cloud Radio Access Networks
- Title（参考訳）: 5Gクラウド無線アクセスネットワークにおける深層学習とカーネル化支援ベクトルマシンを組み合わせたマルチステージジャミング攻撃検出
- Authors: Marouane Hachimi, Georges Kaddoum, Ghyslain Gagnon, Poulmanogo Illy
- Abstract要約: 本研究は5G C-RANにML-IDS(Multi-stage Machine Learning-based Intrusion Detection)を配置することに焦点を当てる。
一定のジャミング、ランダムジャミング、ジャミング、リアクティブジャミングの4種類のジャミング攻撃を検出し、分類することができる。
最終分類精度は94.51%で、偽陰性率は7.84%である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.2528983535773
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In 5G networks, the Cloud Radio Access Network (C-RAN) is considered a
promising future architecture in terms of minimizing energy consumption and
allocating resources efficiently by providing real-time cloud infrastructures,
cooperative radio, and centralized data processing. Recently, given their
vulnerability to malicious attacks, the security of C-RAN networks has
attracted significant attention. Among various anomaly-based intrusion
detection techniques, the most promising one is the machine learning-based
intrusion detection as it learns without human assistance and adjusts actions
accordingly. In this direction, many solutions have been proposed, but they
show either low accuracy in terms of attack classification or they offer just a
single layer of attack detection. This research focuses on deploying a
multi-stage machine learning-based intrusion detection (ML-IDS) in 5G C-RAN
that can detect and classify four types of jamming attacks: constant jamming,
random jamming, deceptive jamming, and reactive jamming. This deployment
enhances security by minimizing the false negatives in C-RAN architectures. The
experimental evaluation of the proposed solution is carried out using WSN-DS
(Wireless Sensor Networks DataSet), which is a dedicated wireless dataset for
intrusion detection. The final classification accuracy of attacks is 94.51\%
with a 7.84\% false negative rate.
- Abstract（参考訳）: 5Gネットワークにおいて、Cloud Radio Access Network(C-RAN)は、リアルタイムクラウドインフラストラクチャ、協調無線、集中型データ処理を提供することにより、エネルギー消費を最小化し、リソースを効率的に割り当てる、将来的なアーキテクチャとして期待されている。
近年,悪質な攻撃に対する脆弱性から,c-ranネットワークのセキュリティが注目されている。
様々な異常に基づく侵入検知技術のうち、最も有望なものは、人間の助けなしに学習し、それに応じて行動を調整する機械学習に基づく侵入検出である。
この方向では、多くの解決策が提案されているが、攻撃分類において低い精度を示すか、単に単一の攻撃検出層を提供するだけである。
本研究では,複数段階の機械学習に基づく侵入検出(ml-ids)を5g c-ranに展開し,一定のジャミング,ランダムジャミング,騙し込み,リアクティブジャミングの4種類のジャミング攻撃の検出と分類を行う。
このデプロイメントは、C-RANアーキテクチャにおける偽陰性を最小限にすることでセキュリティを高める。
提案手法の実験的評価は、侵入検知専用の無線データセットであるWSN-DS(Wireless Sensor Networks DataSet)を用いて行われる。
攻撃の最終分類精度は 94.51\% であり、偽陰性率は 7.84\% である。
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