論文の概要: Discretization-based ensemble model for robust learning in IoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08955v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 03:48:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 16:31:26.255254
• Title: Discretization-based ensemble model for robust learning in IoT
• Title（参考訳）: IoTにおけるロバスト学習のための離散化に基づくアンサンブルモデル
• Authors: Anahita Namvar, Chandra Thapa, Salil S. Kanhere
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルのセキュリティ向上を目的とした,離散化に基づくアンサンブルスタック手法を提案する。 我々は、ホワイトボックスやブラックボックス攻撃に対して、さまざまなMLベースのIoTデバイス識別モデルの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.33619265970446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: IoT device identification is the process of recognizing and verifying connected IoT devices to the network. This is an essential process for ensuring that only authorized devices can access the network, and it is necessary for network management and maintenance. In recent years, machine learning models have been used widely for automating the process of identifying devices in the network. However, these models are vulnerable to adversarial attacks that can compromise their accuracy and effectiveness. To better secure device identification models, discretization techniques enable reduction in the sensitivity of machine learning models to adversarial attacks contributing to the stability and reliability of the model. On the other hand, Ensemble methods combine multiple heterogeneous models to reduce the impact of remaining noise or errors in the model. Therefore, in this paper, we integrate discretization techniques and ensemble methods and examine it on model robustness against adversarial attacks. In other words, we propose a discretization-based ensemble stacking technique to improve the security of our ML models. We evaluate the performance of different ML-based IoT device identification models against white box and black box attacks using a real-world dataset comprised of network traffic from 28 IoT devices. We demonstrate that the proposed method enables robustness to the models for IoT device identification.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイス識別は、接続されたIoTデバイスをネットワークに認識し、検証するプロセスである。 これは、認証されたデバイスだけがネットワークにアクセスできるようにするために必要なプロセスであり、ネットワーク管理とメンテナンスに必要である。 近年,ネットワーク内のデバイス識別プロセスの自動化に機械学習モデルが広く利用されている。 しかし、これらのモデルは、その正確性と有効性を損なう可能性のある敵攻撃に対して脆弱である。 デバイス識別モデルをより安全にするために、離散化技術は、モデルの安定性と信頼性に寄与する敵対的攻撃に対する機械学習モデルの感度を低下させる。 一方、Ensemble法は複数の異種モデルを組み合わせることで、モデル内の残音やエラーの影響を低減する。 そこで本研究では,離散化手法とアンサンブル手法を統合し,敵の攻撃に対するモデルロバスト性を検討する。 言い換えれば、我々のMLモデルのセキュリティを改善するために、離散化に基づくアンサンブルスタック技術を提案する。 28個のIoTデバイスからのネットワークトラフィックからなる実世界のデータセットを用いて、ホワイトボックスとブラックボックス攻撃に対するMLベースの異なるIoTデバイス識別モデルの性能を評価する。 提案手法により,iotデバイス識別モデルに対するロバスト性が実現できることを実証する。

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