論文の概要: Machine Learning-Enabled IoT Security: Open Issues and Challenges Under
Advanced Persistent Threats
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.03433v1
- Date: Thu, 7 Apr 2022 13:25:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-08 15:54:15.033926
- Title: Machine Learning-Enabled IoT Security: Open Issues and Challenges Under
Advanced Persistent Threats
- Title（参考訳）: 機械学習で実現可能なIoTセキュリティ - 高度な脅威の下での課題と課題
- Authors: Zhiyan Chen, Jinxin Liu, Yu Shen, Murat Simsek, Burak Kantarci,
Hussein T. Mouftah and Petar Djukic
- Abstract要約: モノのインターネット(IoT)は、無線媒体の脆弱性のため、サイバーの弱点がある。
アドバンスト・永続脅威(APT)は、ネットワークを侵害するサイバー犯罪者にとって顕著である。
機械学習(ML)ベースの手法は、有望なパフォーマンスを持つIoTネットワークにおけるサイバー脅威に対して広く使用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.451585677257235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite its technological benefits, Internet of Things (IoT) has cyber
weaknesses due to the vulnerabilities in the wireless medium. Machine learning
(ML)-based methods are widely used against cyber threats in IoT networks with
promising performance. Advanced persistent threat (APT) is prominent for
cybercriminals to compromise networks, and it is crucial to long-term and
harmful characteristics. However, it is difficult to apply ML-based approaches
to identify APT attacks to obtain a promising detection performance due to an
extremely small percentage among normal traffic. There are limited surveys to
fully investigate APT attacks in IoT networks due to the lack of public
datasets with all types of APT attacks. It is worth to bridge the
state-of-the-art in network attack detection with APT attack detection in a
comprehensive review article. This survey article reviews the security
challenges in IoT networks and presents the well-known attacks, APT attacks,
and threat models in IoT systems. Meanwhile, signature-based, anomaly-based,
and hybrid intrusion detection systems are summarized for IoT networks. The
article highlights statistical insights regarding frequently applied ML-based
methods against network intrusion alongside the number of attacks types
detected. Finally, open issues and challenges for common network intrusion and
APT attacks are presented for future research.
- Abstract（参考訳）: その技術的利点にもかかわらず、IoT(Internet of Things)は、無線媒体の脆弱性のためにサイバーの弱点がある。
機械学習(ML)ベースの手法は、有望なパフォーマンスを持つIoTネットワークにおけるサイバー脅威に対して広く使用されている。
アドバンスト・永続脅威(APT)は、サイバー犯罪者がネットワークを侵害するために顕著であり、長期的かつ有害な特性にとって重要である。
しかし,APT攻撃を識別するためにMLベースのアプローチを適用することは,通常トラフィックの極めて少ない割合で,有望な検出性能を得るには困難である。
あらゆる種類のAPT攻撃を伴うパブリックデータセットが欠如しているため、IoTネットワークでのAPT攻撃を十分に調査するための調査は限られている。
網羅的なレビュー記事の中で、ネットワーク攻撃検出における最先端の技術をAPT攻撃検出で橋渡しする価値がある。
この記事では、IoTネットワークにおけるセキュリティ上の課題をレビューし、よく知られた攻撃、APT攻撃、IoTシステムの脅威モデルを提示します。
一方、IoTネットワークでは、シグネチャベース、異常ベース、ハイブリッド侵入検知システムが要約される。
本稿は、検出された攻撃の種類と並行して、頻繁に適用されるMLベースのネットワーク侵入対策に関する統計的知見を取り上げている。
最後に,ネットワーク侵入とapt攻撃に関するオープンイシューと課題を今後の研究のために提示する。
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