論文の概要: Modelling DDoS Attacks in IoT Networks using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05477v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 12:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:53:57.244297
• Title: Modelling DDoS Attacks in IoT Networks using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたIoTネットワークにおけるDDoS攻撃のモデル化
• Authors: Pheeha Machaka, Olasupo Ajayi, Hloniphani Maluleke, Ferdinand Kahenga, Antoine Bagula, Kyandoghere Kyamakya
• Abstract要約: TCP固有の攻撃は、攻撃者がサイバー物理システムで使用できる最も有効なツールの1つである。 本研究では、CPS-IoTにおけるDDoS攻撃を検出するための教師付き、教師なし、および半教師付き機械学習アルゴリズムの有効性を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.812642970826563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In current Internet-of-Things (IoT) deployments, a mix of traditional IP networking and IoT specific protocols, both relying on the TCP protocol, can be used to transport data from a source to a destination. Therefore, TCP-specific attacks, such as the Distributed Denial of Service (DDoS) using the TCP SYN attack, are one of the most plausible tools that attackers can use on Cyber-Physical Systems (CPS). This may be done by launching an attack from its IoT subsystem, here referred to as the "CPS-IoT", with potential propagation to the different servers located in both fog and the cloud infrastructures of the CPS. This study compares the effectiveness of supervised, unsupervised, and semi-supervised machine learning algorithms for detecting DDoS attacks in CPS-IoT, particularly during data transmission to and from the physical space to the cyber space via the Internet. The algorithms considered are broadly grouped into two: i) Detection algorithms, which include Logistic Regression (LGR), K-Means, and Artificial Neural Networks (ANN). We also looked into the effectiveness of semi-supervised hybrid learning models, which use unsupervised K-Means to label data, then feed the output to a supervised learning model for attack detection. ii.) Prediction algorithms - LGR, Kernel Ridge Regression (KRR) and Support Vector Regression (SVR), which were used to predict imminent attacks. Experimental tests were carried out and obtained results showed that the hybrid model was able to achieve 100% accuracy with zero false positives; while all the prediction models were able to achieve over 94% attack prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 現在のIoT(Internet-of-Things)デプロイメントでは、TCPプロトコルに依存する従来のIPネットワークとIoT固有のプロトコルを組み合わせて、ソースから宛先へのデータを転送することができる。 したがって、TCP Syn攻撃を用いた分散サービス拒否(DDoS)のようなTCP固有の攻撃は、攻撃者がサイバー物理システム(CPS)で使用できる最も有効なツールの1つである。 これはIoTサブシステムからの攻撃(ここでは"CPS-IoT"と呼ばれ、霧とCPSのクラウドインフラストラクチャの両方にある異なるサーバに潜在的に伝播する可能性がある。 本研究では,CPS-IoTにおけるDDoS攻撃の検出における教師付き,教師なし,半教師付き機械学習アルゴリズムの有効性について比較した。 i) Logistic Regression (LGR)、K-Means、Artificial Neural Networks (ANN)を含む検出アルゴリズム。 また,教師なしK-Meansをラベル付けに用いた半教師付きハイブリッド学習モデルの有効性について検討し,攻撃検出のための教師付き学習モデルに出力を供給した。 私は... ) 予測アルゴリズム - LGR, Kernel Ridge Regression (KRR), Support Vector Regression (SVR) - 差し迫った攻撃の予測に使用された。 実験を行い, 得られた結果から, ハイブリッドモデルでは100%の精度で偽陽性がゼロとなり, 予測モデルは全て94%以上の攻撃予測精度を達成できた。

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