論文の概要: Towards Adversarial Realism and Robust Learning for IoT Intrusion
Detection and Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13122v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 18:00:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 13:27:59.706316
- Title: Towards Adversarial Realism and Robust Learning for IoT Intrusion
Detection and Classification
- Title（参考訳）: IoT侵入検知と分類のための逆現実主義とロバスト学習に向けて
- Authors: Jo\~ao Vitorino, Isabel Pra\c{c}a, Eva Maia
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、重大なセキュリティ上の課題に直面している。
敵の攻撃による脅威の増大は、信頼できる防衛戦略の必要性を回復させる。
本研究は、敵のサイバー攻撃事例が現実的であるために必要な制約の種類について述べる。
- 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) faces tremendous security challenges. Machine
learning models can be used to tackle the growing number of cyber-attack
variations targeting IoT systems, but the increasing threat posed by
adversarial attacks restates the need for reliable defense strategies. This
work describes the types of constraints required for an adversarial
cyber-attack example to be realistic and proposes a methodology for a
trustworthy adversarial robustness analysis with a realistic adversarial
evasion attack vector. The proposed methodology was used to evaluate three
supervised algorithms, Random Forest (RF), Extreme Gradient Boosting (XGB), and
Light Gradient Boosting Machine (LGBM), and one unsupervised algorithm,
Isolation Forest (IFOR). Constrained adversarial examples were generated with
the Adaptative Perturbation Pattern Method (A2PM), and evasion attacks were
performed against models created with regular and adversarial training. Even
though RF was the least affected in binary classification, XGB consistently
achieved the highest accuracy in multi-class classification. The obtained
results evidence the inherent susceptibility of tree-based algorithms and
ensembles to adversarial evasion attacks and demonstrates the benefits of
adversarial training and a security by design approach for a more robust IoT
network intrusion detection.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は重大なセキュリティ上の課題に直面している。
マシンラーニングモデルは、IoTシステムを対象としたサイバー攻撃の増加に対処するために使用できるが、敵攻撃による脅威の増加は、信頼できる防衛戦略の必要性を回復させる。
本研究は,敵のサイバー攻撃例が現実的であるために必要な制約の種類を記述し,現実的敵の回避攻撃ベクトルを用いた信頼に値する敵のロバストネス分析手法を提案する。
提案手法は,ランダムフォレスト (rf), 極値勾配ブースティング (xgb), および光勾配ブースティングマシン (lgbm), および非教師なしアルゴリズムであるアイソレーションフォレスト (ifor) の3つの教師ありアルゴリズムを評価した。
適応摂動パターン法 (Adaptative Perturbation Pattern Method, A2PM) を用いて制約付き対向例を生成し, 正規および対向訓練で作成したモデルに対して回避攻撃を行った。
RFは二分分類において最も影響を受けなかったが、XGBは多クラス分類において常に高い精度を達成した。
その結果,木に基づくアルゴリズムやアンサンブルの逆回避攻撃に対する感受性を実証し,より堅牢なIoTネットワーク侵入検出のための設計アプローチによる敵のトレーニングとセキュリティのメリットを実証した。
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