論文の概要: OMINACS: Online ML-Based IoT Network Attack Detection and Classification
System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09225v1
- Date: Sat, 18 Feb 2023 04:06:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 19:51:27.140379
- Title: OMINACS: Online ML-Based IoT Network Attack Detection and Classification
System
- Title（参考訳）: OMINACS: オンラインMLベースのIoTネットワーク攻撃検知と分類システム
- Authors: Diego Abreu, Ant\^onio Abel\'em
- Abstract要約: 本稿では,オンライン攻撃検知とネットワークトラフィック分類システムを提案する。
ストリーム機械学習、ディープラーニング、およびアンサンブルラーニングのテクニックを組み合わせる。
悪意のあるトラフィックフローの存在を検出し、それらが表現する攻撃の種類に応じてそれらを分類することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Several Machine Learning (ML) methodologies have been proposed to improve
security in Internet Of Things (IoT) networks and reduce the damage caused by
the action of malicious agents. However, detecting and classifying attacks with
high accuracy and precision is still a major challenge. This paper proposes an
online attack detection and network traffic classification system, which
combines stream Machine Learning, Deep Learning, and Ensemble Learning
technique. Using multiple stages of data analysis, the system can detect the
presence of malicious traffic flows and classify them according to the type of
attack they represent. Furthermore, we show how to implement this system both
in an IoT network and from an ML point of view. The system was evaluated in
three IoT network security datasets, in which it obtained accuracy and
precision above 90% with a reduced false alarm rate.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)ネットワークのセキュリティを改善し、悪意のあるエージェントのアクションによるダメージを軽減するために、機械学習(ML)の方法論がいくつか提案されている。
しかし、高い精度と精度で攻撃を検出・分類することは依然として大きな課題である。
本稿では,ストリーム機械学習,Deep Learning,およびEnsemble Learning技術を組み合わせたオンライン攻撃検出とネットワークトラフィック分類システムを提案する。
データ分析の複数の段階を用いて、悪意のあるトラフィックフローの存在を検出し、それらが表現する攻撃の種類に応じて分類することができる。
さらに、IoTネットワークとMLの観点から、このシステムの実装方法を示す。
システムは3つのIoTネットワークセキュリティデータセットで評価され、精度と精度を90%以上向上し、誤警報率を低減した。
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