論文の概要: Intrusion Detection using Network Traffic Profiling and Machine Learning for IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02544v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 15:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:24:45.334145
• Title: Intrusion Detection using Network Traffic Profiling and Machine Learning for IoT
• Title（参考訳）: IoTのためのネットワークトラフィックプロファイリングと機械学習を用いた侵入検出
• Authors: Joseph Rose, Matthew Swann, Gueltoum Bendiab, Stavros Shiaeles, Nicholas Kolokotronis
• Abstract要約: 単一の妥協されたデバイスがネットワーク全体に影響を与え、セキュリティと物理的に大きなダメージを与える可能性がある。 本稿では、ネットワークプロファイリングと機械学習を用いて、サイバー攻撃に対してIoTを保護する可能性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.309914459672557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid increase in the use of IoT devices brings many benefits to the digital society, ranging from improved efficiency to higher productivity. However, the limited resources and the open nature of these devices make them vulnerable to various cyber threats. A single compromised device can have an impact on the whole network and lead to major security and physical damages. This paper explores the potential of using network profiling and machine learning to secure IoT against cyber-attacks. The proposed anomaly-based intrusion detection solution dynamically and actively profiles and monitors all networked devices for the detection of IoT device tampering attempts as well as suspicious network transactions. Any deviation from the defined profile is considered to be an attack and is subject to further analysis. Raw traffic is also passed on to the machine learning classifier for examination and identification of potential attacks. Performance assessment of the proposed methodology is conducted on the Cyber-Trust testbed using normal and malicious network traffic. The experimental results show that the proposed anomaly detection system delivers promising results with an overall accuracy of 98.35% and 0.98% of false-positive alarms.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスの使用の急速な増加は、効率の改善から生産性の向上に至るまで、デジタル社会に多くのメリットをもたらします。 しかし、限られたリソースとこれらのデバイスのオープンな性質は、様々なサイバー脅威に対して脆弱である。 単一のデバイスがネットワーク全体に影響を与え、セキュリティと物理的ダメージを与える可能性がある。 本稿では,ネットワークプロファイリングと機械学習によるiotのサイバー攻撃対策の可能性について検討する。 提案手法は,iotデバイスの改ざんや不審なネットワークトランザクションを検出するために,ネットワークデバイスをすべて動的かつアクティブにプロファイルし,監視するものである。 定義されたプロファイルからの逸脱は攻撃と見なされ、さらなる分析の対象となる。 生トラフィックは、潜在的攻撃の検査と識別のために機械学習分類器に渡される。 提案手法の性能評価は,通常のネットワークトラフィックと悪意のあるネットワークトラフィックを用いたサイバートラストテストで実施する。 実験の結果, 提案手法は, 98.35%, 0.98%の誤検出率で有望な結果が得られることがわかった。

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