論文の概要: Exploring and Enhancing Placement of IDS in RPL: A Federated Learning-based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16561v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 16:15:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 20:12:54.266111
• Title: Exploring and Enhancing Placement of IDS in RPL: A Federated Learning-based Approach
• Title（参考訳）: RPLにおけるIDSの配置の探索と強化--フェデレートラーニングに基づくアプローチ
• Authors: Selim Yilmaz, Sevil Sen, Emre Aydogan,
• Abstract要約: 本研究は, 有効性, コスト, プライバシ, セキュリティなど, 様々な基準において, 中央および分散配置を考慮した3つの侵入検知アーキテクチャを評価することを目的とする。 この結果から,攻撃者の位置と攻撃者へのIDSの近接が検出結果に与える影響が示唆された。 本研究では、RPLネットワーク内の侵入検知を改善するために、FL(Federated Learning)の使用について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0586855806896045
• License:
• Abstract: In RPL security, intrusion detection (ID) plays a vital role, especially given its susceptibility to attacks, particularly those carried out by insider threats. While numerous studies in the literature have proposed intrusion detection systems (IDS) utilizing diverse techniques, the placement of such systems within RPL topology remains largely unexplored. This study aims to address this gap by rigorously evaluating three intrusion detection architectures, considering central and distributed placement, across multiple criteria including effectiveness, cost, privacy, and security. The findings underscore the significant impact of attacker position and the proximity of IDS to attackers on detection outcomes. Hence, alongside the evaluation of traditional intrusion detection architectures, this study explores the use of federated learning (FL) for improving intrusion detection within RPL networks. FL's decentralized model training approach effectively addresses the impact of attacker position on IDS performance by ensuring the collection of relevant information from nodes regardless of their proximity to potential attackers. Moreover, this approach not only mitigates security concerns but also minimizes communication overhead among ID nodes. Consequently, FL reduces the need for extensive data transfer, thus mitigating the impact of packet loss and latency inherent in lossy networks. Additionally, the study investigates the effect of local data sharing on FL performance, clarifying the balance between effectiveness and security.
• Abstract（参考訳）: RPLのセキュリティにおいて、侵入検知(ID)は、特に攻撃への感受性、特にインサイダーの脅威によって実行されることを考えると、重要な役割を担っている。 文献における多くの研究が多種多様な手法を用いた侵入検知システム (IDS) を提案しているが、RPLトポロジーにおけるそのようなシステムの配置は未解明のままである。 本研究では, 中央および分散配置を考慮した3つの侵入検知アーキテクチャを, 有効性, コスト, プライバシ, セキュリティなど, さまざまな基準で厳格に評価することにより, このギャップに対処することを目的とする。 この結果から,攻撃者の位置と攻撃者へのIDSの近接が検出結果に与える影響が示唆された。 そこで本研究では,従来の侵入検知アーキテクチャの評価とともに,RPLネットワークにおける侵入検出を改善するためのフェデレーション学習(FL)の利用について検討する。 FLの分散モデルトレーニングアプローチは、攻撃者の位置がIDSのパフォーマンスに与える影響を効果的に解決する。 さらに、このアプローチはセキュリティ上の懸念を軽減するだけでなく、IDノード間の通信オーバーヘッドを最小限にする。 これにより、FLは広範なデータ転送の必要性を低減し、パケット損失と損失ネットワーク固有の遅延の影響を軽減できる。 さらに,ローカルデータ共有がFL性能に及ぼす影響について検討し,有効性とセキュリティのバランスを明らかにする。

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