論文の概要: An Intelligent Mechanism for Monitoring and Detecting Intrusions in IoT
Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17187v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 11:26:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-09 14:10:10.894086
- Title: An Intelligent Mechanism for Monitoring and Detecting Intrusions in IoT
Devices
- Title(参考訳): IoTデバイスの侵入監視・検出のためのインテリジェントメカニズム
- Authors: Vitalina Holubenko, Paulo Silva, Carlos Bento
- Abstract要約: この研究は、フェデレートラーニングとマルチ層パーセプトロンニューラルネットワークを活用して、IoTデバイスに対するサイバー攻撃を高精度に検出し、データプライバシ保護を強化するホストベースの侵入検知システムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7219077740523682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The current amount of IoT devices and their limitations has come to serve as
a motivation for malicious entities to take advantage of such devices and use
them for their own gain. To protect against cyberattacks in IoT devices,
Machine Learning techniques can be applied to Intrusion Detection Systems.
Moreover, privacy related issues associated with centralized approaches can be
mitigated through Federated Learning. This work proposes a Host-based Intrusion
Detection Systems that leverages Federated Learning and Multi-Layer Perceptron
neural networks to detected cyberattacks on IoT devices with high accuracy and
enhancing data privacy protection.
- Abstract(参考訳): 現状のIoTデバイスとその制限は、悪意のあるエンティティがそのようなデバイスを活用して、彼ら自身の利益のために使用する動機となっている。
iotデバイスのサイバー攻撃から守るために、侵入検知システムに機械学習技術を適用することができる。
さらに、集中型アプローチに関連するプライバシー関連の問題は、フェデレートラーニングによって緩和することができる。
この研究は、フェデレートラーニングとマルチ層パーセプトロンニューラルネットワークを活用して、IoTデバイスに対するサイバー攻撃を高精度に検出し、データプライバシ保護を強化するホストベースの侵入検知システムを提案する。
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