論文の概要: Dataset: Large-scale Urban IoT Activity Data for DDoS Attack Emulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01842v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 06:34:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-06 14:00:16.006297
• Title: Dataset: Large-scale Urban IoT Activity Data for DDoS Attack Emulation
• Title（参考訳）: dataset:ddos攻撃エミュレーションのための大規模都市iotアクティビティデータ
• Authors: Arvin Hekmati, Eugenio Grippo, Bhaskar Krishnamachari
• Abstract要約: 大規模なIoTデバイスネットワークは、ハイジャックされる可能性があり、ボットネットとして使用され、分散サービス拒否(DDoS)攻撃を起動する。 本稿では,4060ノードの都市IoTデプロイメントから得られたデータセットについて述べる。 また、攻撃されたノード数や攻撃期間などのパラメータに基づいて、データセットにアタックアクティビティを注入する合成DDoSアタックジェネレータも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.219077740523682
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As IoT deployments grow in scale for applications such as smart cities, they face increasing cyber-security threats. In particular, as evidenced by the famous Mirai incident and other ongoing threats, large-scale IoT device networks are particularly susceptible to being hijacked and used as botnets to launch distributed denial of service (DDoS) attacks. Real large-scale datasets are needed to train and evaluate the use of machine learning algorithms such as deep neural networks to detect and defend against such DDoS attacks. We present a dataset from an urban IoT deployment of 4060 nodes describing their spatio-temporal activity under benign conditions. We also provide a synthetic DDoS attack generator that injects attack activity into the dataset based on tunable parameters such as number of nodes attacked and duration of attack. We discuss some of the features of the dataset. We also demonstrate the utility of the dataset as well as our synthetic DDoS attack generator by using them for the training and evaluation of a simple multi-label feed-forward neural network that aims to identify which nodes are under attack and when.
• Abstract（参考訳）: スマートシティなどのアプリケーションにおけるIoTデプロイメントの規模拡大に伴い、サイバーセキュリティの脅威が増大する。 特に、有名なMiraiインシデントやその他の継続的な脅威によって証明されているように、大規模なIoTデバイスネットワークは、特にハイジャックされ、ボットネットとして使用され、分散サービス拒否(DDoS)攻撃を起動する可能性がある。 深層ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを使用して、ddos攻撃の検出と防御を行うには、実際の大規模データセットが必要となる。 良質な条件下での時空間活動を示す4060ノードの都市IoTデプロイメントのデータセットを提示する。 また,攻撃対象ノード数や攻撃継続時間などの可変パラメータに基づいて,データセットに攻撃アクティビティを注入する合成ddos攻撃生成器を提供する。 我々は、データセットのいくつかの機能について議論する。 また,攻撃対象ノードの特定を目的とした,単純なマルチラベルフィードフォワードニューラルネットワークのトレーニングと評価に使用することで,データセットとddos攻撃生成器の有用性を実証する。

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