論文の概要: A Survey of Machine Learning Algorithms for Detecting Malware in IoT Firmware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02388v1
• Date: Wed, 3 Nov 2021 17:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 14:14:17.320019
• Title: A Survey of Machine Learning Algorithms for Detecting Malware in IoT Firmware
• Title（参考訳）: IoTファームウェアにおけるマルウェア検出のための機械学習アルゴリズムの検討
• Authors: Erik Larsen, Korey MacVittie, John Lilly
• Abstract要約: 本稿では、IoTファームウェアの分類に機械学習アルゴリズムを多数使用し、最高のパフォーマンスモデルについて報告する。 ConvolutionalやFully Connected Neural Networksといったディープラーニングアプローチも検討されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work explores the use of machine learning techniques on an Internet-of-Things firmware dataset to detect malicious attempts to infect edge devices or subsequently corrupt an entire network. Firmware updates are uncommon in IoT devices; hence, they abound with vulnerabilities. Attacks against such devices can go unnoticed, and users can become a weak point in security. Malware can cause DDoS attacks and even spy on sensitive areas like peoples' homes. To help mitigate this threat, this paper employs a number of machine learning algorithms to classify IoT firmware and the best performing models are reported. In a general comparison, the top three algorithms are Gradient Boosting, Logistic Regression, and Random Forest classifiers. Deep learning approaches including Convolutional and Fully Connected Neural Networks with both experimental and proven successful architectures are also explored.
• Abstract（参考訳）: この研究は、iot(internet-of-things)ファームウェアデータセットで機械学習技術を使用して、エッジデバイスへの悪意のある侵入や、ネットワーク全体の破壊を検知する。 ファームウェアのアップデートはIoTデバイスでは珍しく、脆弱性が多い。 このようなデバイスに対する攻撃は気づかず、ユーザはセキュリティの弱点になる可能性がある。 マルウェアはddos攻撃を引き起こし、人々の家のような機密性の高い地域をスパイする。 この脅威を軽減するため、本論文ではiotファームウェアを分類する機械学習アルゴリズムを数多く採用し、最も優れたモデルが報告されている。 一般的な比較では、上位3つのアルゴリズムは勾配ブースティング、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト分類器である。 ConvolutionalやFully Connected Neural Networksなど、実験的および実証済みのアーキテクチャによるディープラーニングアプローチも検討されている。

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