論文の概要: IoTGAN: GAN Powered Camouflage Against Machine Learning Based IoT Device Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03281v2
• Date: Sat, 16 Dec 2023 12:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 21:42:20.102360
• Title: IoTGAN: GAN Powered Camouflage Against Machine Learning Based IoT Device Identification
• Title（参考訳）: IoTGAN: マシンラーニングベースのIoTデバイス識別に対するGANパワーのカモフラージュ
• Authors: Tao Hou, Tao Wang, Zhuo Lu, Yao Liu and Yalin Sagduyu
• Abstract要約: 我々はIoTデバイスのトラフィックを操作するためにIoTGANという新しい攻撃戦略を提案する。 ニューラルネットワークベースの代用モデルを使用して、ターゲットモデルをブラックボックス設定に適合させる。 操作モデルは、代替モデルを回避するために、IoTデバイスのトラフィックに敵の摂動を追加するように訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.672513473104031
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the proliferation of IoT devices, researchers have developed a variety of IoT device identification methods with the assistance of machine learning. Nevertheless, the security of these identification methods mostly depends on collected training data. In this research, we propose a novel attack strategy named IoTGAN to manipulate an IoT device's traffic such that it can evade machine learning based IoT device identification. In the development of IoTGAN, we have two major technical challenges: (i) How to obtain the discriminative model in a black-box setting, and (ii) How to add perturbations to IoT traffic through the manipulative model, so as to evade the identification while not influencing the functionality of IoT devices. To address these challenges, a neural network based substitute model is used to fit the target model in black-box settings, it works as a discriminative model in IoTGAN. A manipulative model is trained to add adversarial perturbations into the IoT device's traffic to evade the substitute model. Experimental results show that IoTGAN can successfully achieve the attack goals. We also develop efficient countermeasures to protect machine learning based IoT device identification from been undermined by IoTGAN.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスの普及に伴い、研究者は機械学習の助けを借りて、さまざまなIoTデバイス識別方法を開発した。 それでも、これらの識別方法のセキュリティは、収集されたトレーニングデータに大きく依存する。 本研究では,IoTデバイスのトラフィックを操作するために,IoTGANという新たな攻撃戦略を提案する。 IoTGANの開発には,2つの大きな技術的課題があります。 (i)ブラックボックス設定における識別モデル取得方法、及び (ii)IoTデバイスの機能に影響を与えることなく、識別を回避するために、マニピュティブモデルを通じてIoTトラフィックに摂動を加える方法。 これらの課題に対処するために、ニューラルネットワークベースの代替モデルを使用して、ターゲットモデルをブラックボックス設定に適合させ、IoTGANの識別モデルとして機能する。 操作モデルは、代替モデルを回避するために、IoTデバイスのトラフィックに敵の摂動を追加するように訓練される。 実験の結果、IoTGANは攻撃目標を達成することができた。 また、機械学習に基づくIoTデバイス識別がIoTGANによって損なわれないようにする効率的な対策も開発している。

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