論文の概要: DeepAuditor: Distributed Online Intrusion Detection System for IoT
devices via Power Side-channel Auditing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12753v1
- Date: Thu, 24 Jun 2021 03:32:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-26 04:30:57.615634
- Title: DeepAuditor: Distributed Online Intrusion Detection System for IoT
devices via Power Side-channel Auditing
- Title（参考訳）: DeepAuditor: 電力サイドチャネル監査によるIoTデバイスの分散オンライン侵入検知システム
- Authors: Woosub Jung (1), Yizhou Feng (2), Sabbir Ahmed Khan (2), Chunsheng Xin
(2), Danella Zhao (2), and Gang Zhou (1) ((1) William & Mary, (2) Old
Dominion University)
- Abstract要約: 本研究の目的は、電力監査によるIoTデバイス用のDeepAuditorと呼ばれるオンライン侵入検知システムの設計である。
我々はまず、Power Auditorと呼ばれる軽量パワー監査装置を提案した。
データ漏洩の保護とネットワーク冗長性の低減のため,プライバシ保護型推論プロトコルも提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the number of IoT devices has increased rapidly, IoT botnets have
exploited the vulnerabilities of IoT devices. However, it is still challenging
to detect the initial intrusion on IoT devices prior to massive attacks. Recent
studies have utilized power side-channel information to characterize this
intrusion behavior on IoT devices but still lack real-time detection
approaches. This study aimed to design an online intrusion detection system
called DeepAuditor for IoT devices via power auditing. To realize the real-time
system, we first proposed a lightweight power auditing device called Power
Auditor. With the Power Auditor, we developed a Distributed CNN classifier for
online inference in our laboratory setting. In order to protect data leakage
and reduce networking redundancy, we also proposed a privacy-preserved
inference protocol via Packed Homomorphic Encryption and a sliding window
protocol in our system. The classification accuracy and processing time were
measured in our laboratory settings. We also demonstrated that the distributed
CNN design is secure against any distributed components. Overall, the
measurements were shown to the feasibility of our real-time distributed system
for intrusion detection on IoT devices.
- Abstract（参考訳）: IoTデバイスの数が急速に増加したため、IoTボットネットはIoTデバイスの脆弱性を悪用している。
しかし、大規模な攻撃の前にIoTデバイスへの最初の侵入を検出することは依然として困難である。
近年の研究では、このIoTデバイスへの侵入動作を特徴付けるために電力側チャネル情報を利用しているが、リアルタイム検出アプローチはいまだに存在しない。
本研究の目的は、電力監査によるIoTデバイス用DeepAuditorと呼ばれるオンライン侵入検知システムの設計である。
リアルタイムシステムを実現するために,我々はまずPower Auditorと呼ばれる軽量パワー監査装置を提案する。
我々はPower Auditorを用いて,オンライン推論のための分散CNN分類器を開発した。
また,データ漏洩の防止とネットワーク冗長性の低減のために,パケット同型暗号化とスライディングウインドウプロトコルを用いたプライバシ保護型推論プロトコルを提案する。
実験室では,分類精度と処理時間を測定した。
また、分散CNN設計が分散コンポーネントに対して安全であることを実証した。
全体として、IoTデバイスへの侵入検知のためのリアルタイム分散システムの実現可能性を示した。
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