論文の概要: Quantifying and Managing Impacts of Concept Drifts on IoT Traffic Inference in Residential ISP Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06695v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 04:20:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 14:57:46.811717
• Title: Quantifying and Managing Impacts of Concept Drifts on IoT Traffic Inference in Residential ISP Networks
• Title（参考訳）: 住宅ispネットワークにおけるiotトラフィック推定における概念ドリフトの影響の定量化と管理
• Authors: Aarman Pashamokhtari and Norihiro Okui and Masataka Nakahara and Ayumu Kubota and Gustavo Batista and Hassan Habibi Gharakheili
• Abstract要約: インターネットサービスプロバイダ(ISP)は、家庭ごとのアクティブなIoTデバイスの自動推論によるリスク軽減において、最も重要な役割を担っている。 本稿では,デバイス動作のラベル付きデータに制限がある場合に,データ駆動推論モデルの開発と適用の課題に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4027589547318842
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millions of vulnerable consumer IoT devices in home networks are the enabler for cyber crimes putting user privacy and Internet security at risk. Internet service providers (ISPs) are best poised to play key roles in mitigating risks by automatically inferring active IoT devices per household and notifying users of vulnerable ones. Developing a scalable inference method that can perform robustly across thousands of home networks is a non-trivial task. This paper focuses on the challenges of developing and applying data-driven inference models when labeled data of device behaviors is limited and the distribution of data changes (concept drift) across time and space domains. Our contributions are three-fold: (1) We collect and analyze network traffic of 24 types of consumer IoT devices from 12 real homes over six weeks to highlight the challenge of temporal and spatial concept drifts in network behavior of IoT devices; (2) We analyze the performance of two inference strategies, namely "global inference" (a model trained on a combined set of all labeled data from training homes) and "contextualized inference" (several models each trained on the labeled data from a training home) in the presence of concept drifts; and (3) To manage concept drifts, we develop a method that dynamically applies the ``closest'' model (from a set) to network traffic of unseen homes during the testing phase, yielding better performance in 20% of scenarios.
• Abstract（参考訳）: ホームネットワークにおける何百万もの脆弱な消費者向けIoTデバイスは、ユーザーのプライバシーとインターネットセキュリティを危険にさらすサイバー犯罪の有効性である。 インターネットサービスプロバイダ(ISP)は、家庭ごとのアクティブなIoTデバイスを自動推論し、脆弱なデバイスをユーザに通知することで、リスク軽減に重要な役割を果たしている。 数千のホームネットワークで堅牢に実行できるスケーラブルな推論手法の開発は、非常に簡単な作業です。 本稿では、デバイス動作のラベル付きデータに制限がある場合のデータ駆動推論モデルの開発と適用の課題と、時間と空間領域におけるデータ変化(概念ドリフト)の分布に焦点を当てる。 Our contributions are three-fold: (1) We collect and analyze network traffic of 24 types of consumer IoT devices from 12 real homes over six weeks to highlight the challenge of temporal and spatial concept drifts in network behavior of IoT devices; (2) We analyze the performance of two inference strategies, namely "global inference" (a model trained on a combined set of all labeled data from training homes) and "contextualized inference" (several models each trained on the labeled data from a training home) in the presence of concept drifts; and (3) To manage concept drifts, we develop a method that dynamically applies the ``closest'' model (from a set) to network traffic of unseen homes during the testing phase, yielding better performance in 20% of scenarios.

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