論文の概要: A Comparative Analysis of Machine Learning Techniques for IoT Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13149v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 16:14:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 05:59:45.854036
• Title: A Comparative Analysis of Machine Learning Techniques for IoT Intrusion Detection
• Title（参考訳）: IoT侵入検知のための機械学習技術の比較分析
• Authors: Jo\~ao Vitorino, Rui Andrade, Isabel Pra\c{c}a, Orlando Sousa, Eva Maia
• Abstract要約: 本稿では,IoT-23データセットの9つのマルウェアキャプチャにおける教師付き・教師なし・強化学習手法の比較分析を行った。 SVM, Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), isolation Forest (iForest), Local Outlier Factor (LOF), Deep Reinforcement Learning (DRL) model based on a Double Deep Q-Network (DDQN)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The digital transformation faces tremendous security challenges. In particular, the growing number of cyber-attacks targeting Internet of Things (IoT) systems restates the need for a reliable detection of malicious network activity. This paper presents a comparative analysis of supervised, unsupervised and reinforcement learning techniques on nine malware captures of the IoT-23 dataset, considering both binary and multi-class classification scenarios. The developed models consisted of Support Vector Machine (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), Isolation Forest (iForest), Local Outlier Factor (LOF) and a Deep Reinforcement Learning (DRL) model based on a Double Deep Q-Network (DDQN), adapted to the intrusion detection context. The best performance was achieved by LightGBM, closely followed by SVM. Nonetheless, iForest displayed good results against unknown attacks and the DRL model demonstrated the possible benefits of employing this methodology to continuously improve the detection. Overall, the obtained results indicate that the analyzed techniques are well suited for IoT intrusion detection.
• Abstract（参考訳）: デジタルトランスフォーメーションは、大きなセキュリティ上の課題に直面します。 特に、モノのインターネット(IoT)システムをターゲットにするサイバー攻撃の増加は、悪意のあるネットワークアクティビティを確実に検出する必要性を和らげている。 本稿では,iot-23データセットの9つのマルウェアキャプチャに関する教師あり,教師なし,強化学習手法の比較分析を行う。 開発したモデルはサポートベクターマシン(svm)、極端な勾配ブースティング(xgboost)、光勾配ブースティングマシン(lightgbm)、孤立森林(iforest)、局所的外れ因子(lof)、および二重ディープq-ネットワーク(ddqn)に基づく深層強化学習(drl)モデルである。 最高のパフォーマンスはLightGBMで達成され、それにSVMが続いた。 それでもiforestは未知の攻撃に対して良好な結果を示し、drlモデルはこの手法を継続的に検出を改善することの利点を実証した。 以上の結果から,解析手法はIoT侵入検出に適していることが示唆された。

関連論文リスト

• Optimized IoT Intrusion Detection using Machine Learning Technique [0.0]
  侵入検知システム(IDS)は様々な攻撃に対する防御に不可欠である。 IoT IDSシステムの機能的および物理的多様性は、重大な問題を引き起こす。 本研究は、特異性に基づくIDSに対して、新しい成分選択抽出戦略を提案し、実装する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T21:23:54Z)
• Extending Network Intrusion Detection with Enhanced Particle Swarm Optimization Techniques [0.0]
  本研究では,機械学習(ML)と深層学習(DL)技術を組み合わせて,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)を改善する方法について検討する。 この研究は、CSE-CIC-IDS 2018とLITNET-2020データセットを使用して、MLメソッド(決定木、ランダムフォレスト、XGBoost)とDLモデル(CNN、RNN、DNN)を主要なパフォーマンス指標と比較する。 Decision Treeモデルでは、EPSO(Enhanced Particle Swarm Optimization)を微調整して、ネットワーク違反を効果的に検出する能力を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T17:11:36Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning-based Network Intrusion Detection System [3.4636217357968904]
  侵入検知システム(IDS)は,コンピュータネットワークのセキュリティ確保において重要な役割を担っている。 本稿では,自動,効率的,堅牢なネットワーク侵入検出が可能な,新しいマルチエージェント強化学習(RL)アーキテクチャを提案する。 我々のソリューションは、新しい攻撃の追加に対応し、既存の攻撃パターンの変更に効果的に適応するように設計されたレジリエントなアーキテクチャを導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:18:59Z)
• FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
  FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。 本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。 本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
• Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
  本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。 このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。 本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T21:58:40Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• ADASR: An Adversarial Auto-Augmentation Framework for Hyperspectral and Multispectral Data Fusion [54.668445421149364]
  HSI(Deep Learning-based Hyperspectral Image)は、HSI(Hyperspectral Image)とMSI(Multispectral Image)を深層ニューラルネットワーク(DNN)に融合させることにより、高空間分解能HSI(HR-HSI)を生成することを目的としている。 本稿では, HSI-MSI 融合のためのデータ多様性を向上するために, HSI-MSI サンプルペアの自動最適化と拡張を行う新しい逆自動データ拡張フレームワーク ADASR を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:30:37Z)
• Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System [0.40964539027092917]
  本稿では機械学習(ML)技術を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点を当てた。 機械学習モデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T06:35:37Z)
• Effective Intrusion Detection in Highly Imbalanced IoT Networks with Lightweight S2CGAN-IDS [48.353590166168686]
  モノのインターネット(IoT)ネットワークは、異常なトラフィックよりも遥かに良質なトラフィックを含んでいる。 既存研究の多くは、少数民族の検出率を向上させるために、多数民族の検出率を犠牲にすることに焦点を当てている。 我々はS2CGAN-IDSという軽量なフレームワークを提案し、データ空間と特徴空間の両方においてマイノリティなカテゴリの数を拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T14:19:23Z)
• Towards Adversarial Realism and Robust Learning for IoT Intrusion Detection and Classification [0.0]
  IoT(Internet of Things)は、重大なセキュリティ上の課題に直面している。 敵の攻撃による脅威の増大は、信頼できる防衛戦略の必要性を回復させる。 本研究は、敵のサイバー攻撃事例が現実的であるために必要な制約の種類について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T18:00:28Z)
• Learn2Perturb: an End-to-end Feature Perturbation Learning to Improve Adversarial Robustness [79.47619798416194]
  Learn2Perturbは、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を改善するために、エンドツーエンドの機能摂動学習アプローチである。 予測最大化にインスパイアされ、ネットワークと雑音パラメータを連続的にトレーニングするために、交互にバックプロパゲーショントレーニングアルゴリズムが導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T18:27:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。