論文の概要: A New Deep Boosted CNN and Ensemble Learning based IoT Malware Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08008v1
- Date: Thu, 15 Dec 2022 18:14:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-16 16:09:07.108363
- Title: A New Deep Boosted CNN and Ensemble Learning based IoT Malware Detection
- Title（参考訳）: 新しいディープブーストcnnとアンサンブル学習によるiotマルウェア検出
- Authors: Saddam Hussain Khan, Wasi Ullah (Department of Computer Systems
Engineering, University of Engineering and Applied Science, Swat, Pakistan)
- Abstract要約: セキュリティ問題は、特にIoT(Internet of Things)環境で、さまざまなタイプのネットワークで脅かされている。
我々は,新しいマルウェア検出フレームワークであるDeep Squeezed-Boosted and Ensemble Learning (DSBEL)を開発し,Squeezed-Boosted Boundary-Region Split-Transform-Merge (SB-BR-STM) CNNとアンサンブル学習を行った。
- 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 issues are threatened in various types of networks, especially in
the Internet of Things (IoT) environment that requires early detection. IoT is
the network of real-time devices like home automation systems and can be
controlled by open-source android devices, which can be an open ground for
attackers. Attackers can access the network, initiate a different kind of
security breach, and compromises network control. Therefore, timely detecting
the increasing number of sophisticated malware attacks is the challenge to
ensure the credibility of network protection. In this regard, we have developed
a new malware detection framework, Deep Squeezed-Boosted and Ensemble Learning
(DSBEL), comprised of novel Squeezed-Boosted Boundary-Region
Split-Transform-Merge (SB-BR-STM) CNN and ensemble learning. The proposed
S.T.M. block employs multi-path dilated convolutional, Boundary, and regional
operations to capture the homogenous and heterogeneous global malicious
patterns. Moreover, diverse feature maps are achieved using transfer learning
and multi-path-based squeezing and boosting at initial and final levels to
learn minute pattern variations. Finally, the boosted discriminative features
are extracted from the developed deep SB-BR-STM CNN and provided to the
ensemble classifiers (SVM, M.L.P., and AdaboostM1) to improve the hybrid
learning generalization. The performance analysis of the proposed DSBEL
framework and SB-BR-STM CNN against the existing techniques have been evaluated
by the IOT_Malware dataset on standard performance measures. Evaluation results
show progressive performance as 98.50% accuracy, 97.12% F1-Score, 91.91% MCC,
95.97 % Recall, and 98.42 % Precision. The proposed malware analysis framework
is helpful for the timely detection of malicious activity and suggests future
strategies.
- Abstract（参考訳）: セキュリティ問題は、特に早期検出を必要とするIoT(Internet of Things)環境で、さまざまなタイプのネットワークで脅かされている。
iotはホームオートメーションシステムのようなリアルタイムデバイスのネットワークであり、オープンソースのandroidデバイスで制御することができる。
攻撃者はネットワークにアクセスし、異なる種類のセキュリティ侵害を開始し、ネットワーク制御を侵害する。
そのため,高度なマルウェア攻撃の増加をタイムリーに検出することは,ネットワーク保護の信頼性を確保するための課題である。
本研究では,新しいマルウェア検出フレームワークであるDeep Squeezed-Boosted and Ensemble Learning (DSBEL)を開発し,SB-BR-STM(Squeezed-Boosted Boundary-Region Split-Transform-Merge) CNNとアンサンブル学習を行った。
提案されたs.t.m.ブロックは、多経路拡張畳み込み、境界、および地域操作を用いて、均質で不均一なグローバル悪質パターンを捉えている。
さらに、転送学習とマルチパスベースのスクイーズと初期および最終レベルでの強化により、多種多様な特徴マップを達成し、微小パターンのバリエーションを学習する。
最後に、開発した深層SB-BR-STM CNNから強化された識別特徴を抽出し、アンサンブル分類器(SVM、M.L.P.、AdaboostM1)に提供し、ハイブリッド学習一般化を改善する。
提案手法に対するDSBELフレームワークとSB-BR-STM CNNの性能解析をIOT_Malwareデータセットで評価した。
評価結果は、98.50%の精度、97.12%のF1スコア、91.91%のMCC、95.97%のリコール、98.42%の精度で進行性を示す。
提案するマルウェア分析フレームワークは、悪意のある活動のタイムリーな検出に役立ち、今後の戦略を提案する。
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