論文の概要: Reinforcement Learning for IoT Security: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07247v1
- Date: Sun, 14 Feb 2021 21:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-16 16:08:52.654033
- Title: Reinforcement Learning for IoT Security: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: IoTセキュリティのための強化学習:包括的な調査
- Authors: Aashma Uprety and Danda B. Rawat
- Abstract要約: セキュリティは、多くの攻撃ベクトル、セキュリティ欠陥、脆弱性を持つIoTシステムにおいて、長期にわたる課題です。
本稿では,異なる種類のIoTシステムに対するサイバー攻撃に関する包括的調査を行う。
次に、さまざまなIoTシステムにおけるさまざまなタイプの攻撃に対抗する強化学習と深層強化学習ベースのセキュリティソリューションを提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0059435854780965
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The number of connected smart devices has been increasing exponentially for
different Internet-of-Things (IoT) applications. Security has been a long run
challenge in the IoT systems which has many attack vectors, security flaws and
vulnerabilities. Securing billions of B connected devices in IoT is a must task
to realize the full potential of IoT applications. Recently, researchers have
proposed many security solutions for IoT. Machine learning has been proposed as
one of the emerging solutions for IoT security and Reinforcement learning is
gaining more popularity for securing IoT systems. Reinforcement learning,
unlike other machine learning techniques, can learn the environment by having
minimum information about the parameters to be learned. It solves the
optimization problem by interacting with the environment adapting the
parameters on the fly. In this paper, we present an comprehensive survey of
different types of cyber-attacks against different IoT systems and then we
present reinforcement learning and deep reinforcement learning based security
solutions to combat those different types of attacks in different IoT systems.
Furthermore, we present the Reinforcement learning for securing CPS systems
(i.e., IoT with feedback and control) such as smart grid and smart
transportation system. The recent important attacks and countermeasures using
reinforcement learning B in IoT are also summarized in the form of tables. With
this paper, readers can have a more thorough understanding of IoT security
attacks and countermeasures using Reinforcement Learning, as well as research
trends in this area.
- Abstract（参考訳）: さまざまなIoT(Internet-of-Things)アプリケーションでは、接続されたスマートデバイスの数が指数関数的に増加しています。
セキュリティは、多くの攻撃ベクトル、セキュリティ欠陥、脆弱性を持つIoTシステムにおいて、長期にわたる課題です。
IoTアプリケーションの全可能性を実現するためには、数十億のB接続デバイスをIoTで確保する必要がある。
最近、研究者はIoTの多くのセキュリティソリューションを提案している。
機械学習はIoTセキュリティの新たなソリューションの1つとして提案され、強化学習はIoTシステムを保護するための人気が高まっています。
強化学習は、他の機械学習技術とは異なり、学習すべきパラメータに関する情報を最小化することで環境を学習することができる。
パラメータをオンザフライで適応する環境と相互作用することで最適化問題を解決する。
本稿では,異なるiotシステムに対するさまざまなタイプのサイバー攻撃に関する包括的調査を行い,これらの異なるiotシステムにおける攻撃と戦うための強化学習と深層強化学習に基づくセキュリティソリューションを提案する。
さらに,スマートグリッドやスマートトランスポートシステムなどのCPSシステム(フィードバックと制御を備えたIoT)をセキュアにするための強化学習を提案する。
IoTにおける強化学習Bを用いた最近の重要な攻撃や対策も表形式でまとめています。
本論文では、強化学習を用いたIoTセキュリティ攻撃と対策、およびこの分野の研究動向について、より深く理解することができます。
関連論文リスト
- Machine Learning-Assisted Intrusion Detection for Enhancing Internet of Things Security [1.2369895513397127]
IoT(Internet of Things)に対する攻撃は、デバイス、アプリケーション、インタラクションのネットワーク化と統合化が進むにつれて増加している。
IoTデバイスを効率的にセキュアにするためには、侵入システムのリアルタイム検出が重要である。
本稿では、IoTセキュリティのための機械学習ベースの侵入検知戦略に関する最新の研究について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-01T19:24:34Z) - IoT-LM: Large Multisensory Language Models for the Internet of Things [70.74131118309967]
IoTエコシステムは、モーション、サーマル、ジオロケーション、イメージング、ディープ、センサー、オーディオといった、現実世界のモダリティの豊富なソースを提供する。
機械学習は、IoTデータを大規模に自動的に処理する豊富な機会を提供する。
IoTエコシステムに適した,オープンソースの大規模マルチセンサ言語モデルであるIoT-LMを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T08:20:37Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z) - Unraveling Attacks in Machine Learning-based IoT Ecosystems: A Survey
and the Open Libraries Behind Them [9.55194238764852]
IoT(Internet of Things)は前例のない接続性の時代を迎え、2025年末までには800億のスマートデバイスが稼働すると予想されている。
機械学習(ML)は、IoT生成データの解析だけでなく、IoTエコシステム内のさまざまなアプリケーションにも重要な技術として機能する。
本稿では,MLのIoTへの統合によるセキュリティ上の脅威を包括的に調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T06:52:35Z) - Classification of cyber attacks on IoT and ubiquitous computing devices [49.1574468325115]
本稿ではIoTマルウェアの分類について述べる。
攻撃の主要なターゲットと使用済みのエクスプロイトが特定され、特定のマルウェアを参照される。
現在のIoT攻撃の大部分は、相容れない低い労力と高度なレベルであり、既存の技術的措置によって緩和される可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T16:10:43Z) - MultiIoT: Benchmarking Machine Learning for the Internet of Things [70.74131118309967]
次世代の機械学習システムは、物理的世界に対する知覚と相互作用に長けなければならない。
運動、熱、位置情報、深度、無線信号、ビデオ、オーディオからの知覚データは、物理環境の状態をモデル化するためにますます使われています。
既存の取り組みは、しばしば単一の感覚的モダリティまたは予測タスクに特化している。
本稿は、12のモダリティと8つの現実世界タスクから115万以上のサンプルを含む、これまでで最も拡張的で統一されたIoTベンチマークであるMultiIoTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T18:13:08Z) - Towards Artificial General Intelligence (AGI) in the Internet of Things
(IoT): Opportunities and Challenges [55.82853124625841]
人工知能(Artificial General Intelligence, AGI)は、人間の認知能力でタスクを理解し、学習し、実行することができる能力を持つ。
本研究は,モノのインターネットにおけるAGIの実現に向けた機会と課題を探究する。
AGIに注入されたIoTの応用スペクトルは広く、スマートグリッド、住宅環境、製造、輸送から環境モニタリング、農業、医療、教育まで幅広い領域をカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T05:43:36Z) - Navigating the IoT landscape: Unraveling forensics, security issues, applications, research challenges, and future [6.422895251217666]
本稿では、異なる分野におけるIoTに関する法医学的およびセキュリティ上の問題についてレビューする。
ほとんどのIoTデバイスは、標準的なセキュリティ対策が欠如しているため、攻撃に対して脆弱である。
消費者のセキュリティを意識したニーズを満たすために、IoTはスマートホームシステムの開発に使用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-06T04:41:48Z) - The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge
Intelligence [67.75406096878321]
インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。
我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-21T03:37:38Z) - Machine and Deep Learning for IoT Security and Privacy: Applications,
Challenges, and Future Directions [0.0]
IoT(Internet of Things)の統合は、多数のインテリジェントデバイスを人間による最小限の干渉で接続する。
現在のセキュリティアプローチも改善され、IoT環境を効果的に保護できる。
ディープラーニング(DL)/機械学習(ML)メソッドは、IoTシステムからセキュリティ上のインテリジェンスシステムへの安全な接触を可能にするため、IoTシステムを保護するために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T19:02:27Z) - Machine Learning Based Solutions for Security of Internet of Things
(IoT): A Survey [8.108571247838206]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-11T03:08:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。