論文の概要: Unsupervised Ensemble Based Deep Learning Approach for Attack Detection in IoT Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07903v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 11:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 07:43:06.829993
• Title: Unsupervised Ensemble Based Deep Learning Approach for Attack Detection in IoT Network
• Title（参考訳）: 教師なしアンサンブルに基づくIoTネットワークにおける攻撃検出のためのディープラーニングアプローチ
• Authors: Mir Shahnawaz Ahmed and Shahid Mehraj Shah
• Abstract要約: モノのインターネット(Internet of Things, IoT)は、デバイスやものをインターネット上でコントロールすることによって、生活を変えてきた。 IoTネットワークをダウンさせるために、攻撃者はこれらのデバイスを使用してさまざまなネットワーク攻撃を行うことができる。 本稿では,非ラベルデータセットからIoTネットワークにおける新たな,あるいは未知の攻撃を検出可能な,教師なしアンサンブル学習モデルを開発した。
• 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 Internet of Things (IoT) has altered living by controlling devices/things over the Internet. IoT has specified many smart solutions for daily problems, transforming cyber-physical systems (CPS) and other classical fields into smart regions. Most of the edge devices that make up the Internet of Things have very minimal processing power. To bring down the IoT network, attackers can utilise these devices to conduct a variety of network attacks. In addition, as more and more IoT devices are added, the potential for new and unknown threats grows exponentially. For this reason, an intelligent security framework for IoT networks must be developed that can identify such threats. In this paper, we have developed an unsupervised ensemble learning model that is able to detect new or unknown attacks in an IoT network from an unlabelled dataset. The system-generated labelled dataset is used to train a deep learning model to detect IoT network attacks. Additionally, the research presents a feature selection mechanism for identifying the most relevant aspects in the dataset for detecting attacks. The study shows that the suggested model is able to identify the unlabelled IoT network datasets and DBN (Deep Belief Network) outperform the other models with a detection accuracy of 97.5% and a false alarm rate of 2.3% when trained using labelled dataset supplied by the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、デバイスやものをインターネット上でコントロールすることで、生活を変えてきた。 IoTは、サイバー物理システム(CPS)やその他の古典的な分野をスマートリージョンに変換する、日々の問題に対する多くのスマートソリューションを規定している。 モノのインターネットを構成するエッジデバイスのほとんどは、最小限の処理能力を持っています。 iotネットワークをダウンさせるには、攻撃者はこれらのデバイスをさまざまなネットワーク攻撃に利用することができる。 さらに、より多くのIoTデバイスが追加されるにつれて、新しい未知の脅威の可能性は指数関数的に増大する。 そのため、このような脅威を識別できるIoTネットワークのためのインテリジェントなセキュリティフレームワークを開発する必要がある。 本稿では,非ラベルデータセットからIoTネットワークにおける新たな,あるいは未知の攻撃を検出可能な,教師なしアンサンブル学習モデルを開発した。 システム生成のラベル付きデータセットは、IoTネットワーク攻撃を検出するためのディープラーニングモデルをトレーニングするために使用される。 さらに,攻撃検出のためのデータセットの最も関連性の高い側面を特定する機能選択機構を提案する。 本研究は,提案手法によって提供されたラベル付きデータセットを用いてトレーニングした場合,提案モデルが他のモデルよりも97.5%,誤警報率2.3%の精度で,ラベルなしのiotネットワークデータセットとdbn(deep belief network)を識別できることを示す。

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