論文の概要: IoTFlowGenerator: Crafting Synthetic IoT Device Traffic Flows for Cyber
Deception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00925v1
- Date: Mon, 1 May 2023 16:24:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 12:44:04.489357
- Title: IoTFlowGenerator: Crafting Synthetic IoT Device Traffic Flows for Cyber
Deception
- Title(参考訳): IoTFlowGenerator: サイバー詐欺のための合成IoTデバイストラフィックフローの構築
- Authors: Joseph Bao, Murat Kantarcioglu, Yevgeniy Vorobeychik, Charles Kamhoua
- Abstract要約: ハニーポットは攻撃者の意図を理解し、攻撃者を騙して時間とリソースを消費する重要なセキュリティツールである。
より良いハニーポットを構築し、サイバー詐欺能力を高めるためには、IoTハニーポットは現実的なネットワークトラフィックフローを生成する必要がある。
本稿では,ユーザとIoTデバイスのインタラクションによって,実際のネットワークトラフィックを模倣するトラフィックフローを生成するための,新たなディープラーニングベースのアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 31.822346303953164
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Over the years, honeypots emerged as an important security tool to understand
attacker intent and deceive attackers to spend time and resources. Recently,
honeypots are being deployed for Internet of things (IoT) devices to lure
attackers, and learn their behavior. However, most of the existing IoT
honeypots, even the high interaction ones, are easily detected by an attacker
who can observe honeypot traffic due to lack of real network traffic
originating from the honeypot. This implies that, to build better honeypots and
enhance cyber deception capabilities, IoT honeypots need to generate realistic
network traffic flows. To achieve this goal, we propose a novel deep learning
based approach for generating traffic flows that mimic real network traffic due
to user and IoT device interactions. A key technical challenge that our
approach overcomes is scarcity of device-specific IoT traffic data to
effectively train a generator. We address this challenge by leveraging a core
generative adversarial learning algorithm for sequences along with domain
specific knowledge common to IoT devices. Through an extensive experimental
evaluation with 18 IoT devices, we demonstrate that the proposed synthetic IoT
traffic generation tool significantly outperforms state of the art sequence and
packet generators in remaining indistinguishable from real traffic even to an
adaptive attacker.
- Abstract(参考訳): 長年にわたり、ハニーポットは攻撃者の意図を理解し、攻撃者を騙して時間と資源を消費する重要なセキュリティツールとして登場してきた。
近年,IoT(Internet of Things,モノのインターネット)デバイスにハニーポットが配備され,攻撃者を誘惑し,その振る舞いを学習している。
しかし、既存のIoTハニーポットの多くは、ハイインタラクションであっても、ハニーポットから発生した実際のネットワークトラフィックの欠如により、ハニーポットのトラフィックを観測できるアタッカーによって容易に検出される。
これにより、より優れたハニーポットを構築し、サイバー詐欺能力を高めるために、IoTハニーポットは現実的なネットワークトラフィックフローを生成する必要がある。
この目的を達成するために,ユーザとIoTデバイスのインタラクションによる実際のネットワークトラフィックを模倣するトラフィックフローを生成するための,新たなディープラーニングベースのアプローチを提案する。
このアプローチが克服する重要な技術的課題は、ジェネレータを効果的にトレーニングするデバイス固有のIoTトラフィックデータの不足です。
この課題に対処するために、IoTデバイスに共通するドメイン固有の知識とともに、シーケンスのコア生成逆学習アルゴリズムを活用する。
提案する合成IoTトラフィック生成ツールは,18個のIoTデバイスによる広範な実験的評価を通じて,実際のトラフィックと区別不能な状態でのArt Sequenceとパケットジェネレータの状態を,アダプティブアタックに対しても著しく上回ることを示す。
関連論文リスト
- From Generative AI to Generative Internet of Things: Fundamentals,
Framework, and Outlooks [82.964958051535]
生成人工知能(GAI)は、現実的なデータを生成し、高度な意思決定を促進する能力を持っている。
GAIを現代のモノのインターネット(IoT)に統合することによって、ジェネレーティブ・インターネット・オブ・モノ(GIoT)が登場し、社会の様々な側面に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T02:58:11Z) - Multi-Objective Optimization for UAV Swarm-Assisted IoT with Virtual
Antenna Arrays [55.736718475856726]
無人航空機(UAV)ネットワークはIoT(Internet-of-Things)を支援するための有望な技術である
既存のUAV支援データ収集および普及スキームでは、UAVはIoTとアクセスポイントの間を頻繁に飛行する必要がある。
協調ビームフォーミングをIoTとUAVに同時に導入し、エネルギーと時間効率のデータ収集と普及を実現した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T02:49:50Z) - HoneyIoT: Adaptive High-Interaction Honeypot for IoT Devices Through
Reinforcement Learning [10.186372780116631]
我々は、HoneyIoTと呼ばれるIoTデバイス向けの適応型ハイインタラクション・ハニーポットを開発した。
まず、攻撃者がIoTデバイスとどのように相互作用するかを学ぶために、実際のデバイスベースの攻撃トレース収集システムを構築します。
次に、マルコフ決定プロセスを通じて攻撃行動をモデル化し、強化学習技術を活用して、攻撃者に対する最善の対応を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T19:43:20Z) - AIIPot: Adaptive Intelligent-Interaction Honeypot for IoT Devices [3.571367745766466]
ハニーポット(Honeypot)は、実際の方法でのインタラクションを模倣する一般的な騙しテクニックである。
我々は、機械学習技術を用いて攻撃者の学習と対話を自動的に行うIoTデバイス用ハニーポットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T08:06:41Z) - The Internet of Senses: Building on Semantic Communications and Edge
Intelligence [67.75406096878321]
インターネット・オブ・センセーズ(IoS)は、すべてのヒト受容体に対する欠陥のないテレプレゼンススタイルのコミュニケーションを約束する。
我々は,新たなセマンティックコミュニケーションと人工知能(AI)/機械学習(ML)パラダイムがIoSユースケースの要件を満たす方法について詳しく述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-21T03:37:38Z) - Efficient Federated Learning with Spike Neural Networks for Traffic Sign
Recognition [70.306089187104]
我々は、エネルギー効率と高速モデルトレーニングのための交通信号認識に強力なスパイクニューラルネットワーク(SNN)を導入している。
数値的な結果から,提案するフェデレーションSNNは,従来のフェデレーション畳み込みニューラルネットワークよりも精度,ノイズ免疫性,エネルギー効率に優れていたことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-28T03:11:48Z) - What are Attackers after on IoT Devices? An approach based on a
multi-phased multi-faceted IoT honeypot ecosystem and data clustering [11.672070081489565]
ハニーポットは歴史的に、ネットワーク上の脅威のダイナミクスをよりよく理解するためのデコイデバイスとして使われてきた。
本研究では,マルチフェーズで多面的なハニーポットエコシステムを構築するための新しいアプローチを提案する。
各フェーズで高度な攻撃データを収集することができたのです。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-21T04:11:45Z) - RIS-assisted UAV Communications for IoT with Wireless Power Transfer
Using Deep Reinforcement Learning [75.677197535939]
無人航空機(UAV)通信をサポートするIoTデバイスのための同時無線電力伝送と情報伝送方式を提案する。
第1フェーズでは、IoTデバイスが無線電力転送を通じてUAVからエネルギーを回収し、第2フェーズでは、UAVが情報伝送を通じてIoTデバイスからデータを収集する。
マルコフ決定過程を定式化し、ネットワーク総和率を最大化する最適化問題を解くために、2つの深い強化学習アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-05T23:55:44Z) - Lightweight IoT Malware Detection Solution Using CNN Classification [2.288885651912488]
IoTデバイスのセキュリティ面は幼児の分野です。
ネットワーク上の特定のIoTノードの悪意ある振る舞いを認識するシステムを開発した。
畳み込みニューラルネットワークと監視により、ネットワーク内にインストール可能な中央ノードを使用して、IoTのマルウェア検出が可能になった。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T10:56:33Z) - IoT Device Identification Using Deep Learning [43.0717346071013]
組織におけるIoTデバイスの利用の増加は、攻撃者が利用可能な攻撃ベクトルの数を増やしている。
広く採用されている独自のデバイス(BYOD)ポリシにより、従業員が任意のIoTデバイスを職場に持ち込み、組織のネットワークにアタッチすることで、攻撃のリスクも増大する。
本研究では、ネットワークトラフィックにディープラーニングを適用し、ネットワークに接続されたIoTデバイスを自動的に識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T12:24:49Z) - IoT Behavioral Monitoring via Network Traffic Analysis [0.45687771576879593]
この論文は、IoTのネットワーク行動パターンをプロファイリングする技術を開発する上で、私たちの努力の成果である。
我々は、交通パターンの属性で訓練された、堅牢な機械学習ベースの推論エンジンを開発する。
99%以上の精度で28台のIoTデバイスのリアルタイム分類を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-28T23:13:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。