論文の概要: Towards a Privacy-preserving Deep Learning-based Network Intrusion
Detection in Data Distribution Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06765v1
- Date: Sat, 12 Jun 2021 12:53:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-19 18:20:38.699276
- Title: Towards a Privacy-preserving Deep Learning-based Network Intrusion
Detection in Data Distribution Services
- Title（参考訳）: データ配信サービスにおけるプライバシー保護型深層学習型ネットワーク侵入検出に向けて
- Authors: Stanislav Abaimov
- Abstract要約: Data Distribution Service(DDS)は、ICS/IoTインフラストラクチャとロボティクスにおけるコミュニケーションに向けた革新的なアプローチである。
従来の侵入検知システム(IDS)はパブリッシュ/サブスクライブ方式では異常を検知しない。
本稿では,Deep Learningのシミュレーションと応用に関する実験的検討を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data Distribution Service (DDS) is an innovative approach towards
communication in ICS/IoT infrastructure and robotics. Being based on the
cross-platform and cross-language API to be applicable in any computerised
device, it offers the benefits of modern programming languages and the
opportunities to develop more complex and advanced systems. However, the DDS
complexity equally increases its vulnerability, while the existing security
measures are limited to plug-ins and static rules, with the rest of the
security provided by third-party applications and operating system.
Specifically, traditional intrusion detection systems (IDS) do not detect any
anomalies in the publish/subscribe method. With the exponentially growing
global communication exchange, securing DDS is of the utmost importance to
futureproofing industrial, public, and even personal devices and systems. This
report presents an experimental work on the simulation of several specific
attacks against DDS, and the application of Deep Learning for their detection.
The findings show that even though Deep Learning allows to detect all simulated
attacks using only metadata analysis, their detection level varies, with some
of the advanced attacks being harder to detect. The limitations imposed by the
attempts to preserve privacy significantly decrease the detection rate. The
report also reviews the drawbacks and limitations of the Deep Learning approach
and proposes a set of selected solutions and configurations, that can further
improve the DDS security.
- Abstract（参考訳）: Data Distribution Service(DDS)は、ICS/IoTインフラストラクチャとロボティクスにおけるコミュニケーションに向けた革新的なアプローチである。
コンピュータ化されたデバイスに適用可能なクロスプラットフォームかつクロス言語apiをベースとしているため、現代的なプログラミング言語のメリットと、より複雑で高度なシステムを開発する機会を提供する。
しかし、DDSの複雑さは脆弱性を均等に増加させ、既存のセキュリティ対策はプラグインと静的ルールに限定され、残りのセキュリティはサードパーティのアプリケーションとオペレーティングシステムによって提供される。
具体的には、従来の侵入検知システム(IDS)はパブリッシュ/サブスクライブ方式の異常を検知しない。
指数関数的に増加するグローバル通信交換により、DDSの確保は、将来の産業、公共、さらには個人機器やシステムを保護する上で最も重要である。
本報告では,DDSに対する特定の攻撃のシミュレーションと,その検出にDeep Learningを適用した実験を行った。
その結果、Deep Learningはメタデータ分析のみを使用してシミュレーションされた攻撃を検出できるが、検出レベルは様々であり、いくつかの高度な攻撃は検出が難しい。
プライバシー保護の試みによって課された制限は、検出率を著しく低下させた。
報告書はまた、Deep Learningアプローチの欠点と制限をレビューし、DDSのセキュリティをさらに改善できる、選択されたソリューションと設定のセットを提案する。
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