Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dependable Intrusion Detection System for IoT: A Deep Transfer Learning-based Approach

論文の概要: Dependable Intrusion Detection System for IoT: A Deep Transfer Learning-based Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04837v1
Date: Mon, 11 Apr 2022 02:46:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-12 18:09:30.603088
Title: Dependable Intrusion Detection System for IoT: A Deep Transfer Learning-based Approach
Title（参考訳）: IoTのための依存型侵入検知システム:ディープトランスファー学習に基づくアプローチ
Authors: Sk. Tanzir Mehedi, Adnan Anwar, Ziaur Rahman, Kawsar Ahmed and Rafiqul Islam
Abstract要約: 本論文は,いくつかの既存手法より優れた深層移動学習型信頼型IDSモデルを提案する。これは、少量のラベル付きデータに対して、通常のシナリオとアタックシナリオを特定するのに最も適している、効果的な属性選択を含んでいる。また、信頼性の高い深層移動学習ベースのResNetモデルや、実世界のデータを考慮した評価も含んでいる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Security concerns for IoT applications have been alarming because of their widespread use in different enterprise systems. The potential threats to these applications are constantly emerging and changing, and therefore, sophisticated and dependable defense solutions are necessary against such threats. With the rapid development of IoT networks and evolving threat types, the traditional machine learning-based IDS must update to cope with the security requirements of the current sustainable IoT environment. In recent years, deep learning, and deep transfer learning have progressed and experienced great success in different fields and have emerged as a potential solution for dependable network intrusion detection. However, new and emerging challenges have arisen related to the accuracy, efficiency, scalability, and dependability of the traditional IDS in a heterogeneous IoT setup. This manuscript proposes a deep transfer learning-based dependable IDS model that outperforms several existing approaches. The unique contributions include effective attribute selection, which is best suited to identify normal and attack scenarios for a small amount of labeled data, designing a dependable deep transfer learning-based ResNet model, and evaluating considering real-world data. To this end, a comprehensive experimental performance evaluation has been conducted. Extensive analysis and performance evaluation show that the proposed model is robust, more efficient, and has demonstrated better performance, ensuring dependability.
Abstract（参考訳）: IoTアプリケーションに対するセキュリティ上の懸念は、さまざまなエンタープライズシステムで広く使用されていることから、警戒されている。これらのアプリケーションに対する潜在的な脅威は絶えず出現し、変化しており、そのため、そのような脅威に対して高度で信頼できる防御ソリューションが必要である。 IoTネットワークの急速な開発と進化する脅威タイプにより、従来の機械学習ベースのIDSは、現在の持続可能なIoT環境のセキュリティ要件に対処するために更新されなければならない。近年,ディープ・ラーニングとディープ・トランスファー・ラーニングが様々な分野で大きな成功を収め,信頼性の高いネットワーク侵入検出の潜在的なソリューションとして浮上している。しかし、新しい課題や新たな課題は、異種IoTセットアップにおける従来のIDSの正確性、効率性、スケーラビリティ、信頼性に関連する。本論文は,いくつかの既存手法より優れた深層移動学習型信頼型IDSモデルを提案する。このユニークな貢献には、少量のラベル付きデータの正規および攻撃シナリオを特定するのに最も適した効果的な属性選択、信頼可能なディープトランスファー学習ベースのresnetモデルの設計、現実世界のデータを考慮した評価が含まれる。この目的のために、総合的な実験性能評価が行われた。大規模解析と性能評価により,提案モデルが堅牢で,より効率的であり,性能が向上し,信頼性が保証された。

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