論文の概要: Automated Identification of Vulnerable Devices in Networks using Traffic Data and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08199v1
• Date: Tue, 16 Feb 2021 14:49:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-17 14:55:43.530954
• Title: Automated Identification of Vulnerable Devices in Networks using Traffic Data and Deep Learning
• Title（参考訳）: トラヒックデータとディープラーニングを用いたネットワーク上の脆弱性デバイスの自動識別
• Authors: Jakob Greis, Artem Yushchenko, Daniel Vogel, Michael Meier and Volker Steinhage
• Abstract要約: 脆弱性データベースのデータと組み合わせたデバイスタイプの識別は、ネットワーク内の脆弱なiotデバイスを特定できる。 信頼性の高いIoTデバイスタイプ識別のための2つの深層学習手法を提案し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.536369182792516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many IoT devices are vulnerable to attacks due to flawed security designs and lacking mechanisms for firmware updates or patches to eliminate the security vulnerabilities. Device-type identification combined with data from vulnerability databases can pinpoint vulnerable IoT devices in a network and can be used to constrain the communications of vulnerable devices for preventing damage. In this contribution, we present and evaluate two deep learning approaches to the reliable IoT device-type identification, namely a recurrent and a convolutional network architecture. Both deep learning approaches show accuracies of 97% and 98%, respectively, and thereby outperform an up-to-date IoT device-type identification approach using hand-crafted fingerprint features obtaining an accuracy of 82%. The runtime performance for the IoT identification of both deep learning approaches outperforms the hand-crafted approach by three magnitudes. Finally, importance metrics explain the results of both deep learning approaches in terms of the utilization of the analyzed traffic data flow.
• Abstract（参考訳）: 多くのIoTデバイスは、セキュリティ設計の欠陥や、セキュリティの脆弱性を取り除くファームウェアのアップデートやパッチのメカニズムの欠如による攻撃に対して脆弱である。 脆弱性データベースのデータと組み合わされたデバイスタイプの識別は、ネットワーク内の脆弱なiotデバイスを特定でき、脆弱性のあるデバイスの通信を制限するために使用できる。 本研究では,信頼性の高いIoTデバイスタイプの識別,すなわち再帰性と畳み込みネットワークアーキテクチャに対する2つのディープラーニングアプローチを提示し,評価する。 どちらのディープラーニングアプローチも、それぞれ97%と98%の精度を示し、82%の精度を得る手作りの指紋機能を使用して最新のIoTデバイスタイプの識別アプローチを上回ります。 両方のディープラーニングアプローチのIoT識別のための実行時パフォーマンスは、手作業によるアプローチを3桁上回る。 最後に、重要度は、分析されたトラフィックデータフローの利用の観点から、両方のディープラーニングアプローチの結果を説明する。

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