論文の概要: Ensemble Learning based Anomaly Detection for IoT Cybersecurity via
Bayesian Hyperparameters Sensitivity Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10596v1
- Date: Thu, 20 Jul 2023 05:23:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-21 14:40:53.560677
- Title: Ensemble Learning based Anomaly Detection for IoT Cybersecurity via
Bayesian Hyperparameters Sensitivity Analysis
- Title（参考訳）: アンサンブル学習に基づくベイジアンハイパーパラメータ感度分析によるIoTサイバーセキュリティの異常検出
- Authors: Tin Lai, Farnaz Farid, Abubakar Bello, Fariza Sabrina
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、世界中の何十億ものインテリジェントデバイスを統合し、他の接続デバイスと通信する機能を備えている。
IoTによって収集されたデータには、異常検出のための膨大な情報が含まれている。
本稿では,異常検出によるIoTサイバーセキュリティ向上のためのアンサンブル機械学習手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3226893628361682
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The Internet of Things (IoT) integrates more than billions of intelligent
devices over the globe with the capability of communicating with other
connected devices with little to no human intervention. IoT enables data
aggregation and analysis on a large scale to improve life quality in many
domains. In particular, data collected by IoT contain a tremendous amount of
information for anomaly detection. The heterogeneous nature of IoT is both a
challenge and an opportunity for cybersecurity. Traditional approaches in
cybersecurity monitoring often require different kinds of data pre-processing
and handling for various data types, which might be problematic for datasets
that contain heterogeneous features. However, heterogeneous types of network
devices can often capture a more diverse set of signals than a single type of
device readings, which is particularly useful for anomaly detection. In this
paper, we present a comprehensive study on using ensemble machine learning
methods for enhancing IoT cybersecurity via anomaly detection. Rather than
using one single machine learning model, ensemble learning combines the
predictive power from multiple models, enhancing their predictive accuracy in
heterogeneous datasets rather than using one single machine learning model. We
propose a unified framework with ensemble learning that utilises Bayesian
hyperparameter optimisation to adapt to a network environment that contains
multiple IoT sensor readings. Experimentally, we illustrate their high
predictive power when compared to traditional methods.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、世界中の何十億ものインテリジェントデバイスを統合し、人間の介入なしに他の接続デバイスと通信する能力を持つ。
IoTはデータアグリゲーションと分析を大規模に実現し、多くのドメインのライフクオリティを改善する。
特にiotが収集するデータには、異常検出のための膨大な情報が含まれている。
IoTの異質な性質は、サイバーセキュリティの課題と機会の両方である。
サイバーセキュリティ監視における従来のアプローチでは、さまざまなデータ型に対するさまざまなデータの前処理と処理が必要になることが少なくない。
しかし、ヘテロジニアスタイプのネットワークデバイスは、単一のタイプのデバイス読み出しよりも、より多様な信号セットをキャプチャすることが多く、特に異常検出に有用である。
本稿では,異常検出によるIoTサイバーセキュリティ向上のためのアンサンブル機械学習手法に関する総合的研究を行う。
1つの機械学習モデルを使用するのではなく、アンサンブル学習は複数のモデルからの予測力を組み合わせ、単一の機械学習モデルを使用するのではなく、異種データセットでの予測精度を高める。
複数のIoTセンサを内蔵したネットワーク環境に適応するために,ベイジアンハイパーパラメータ最適化を利用したアンサンブル学習フレームワークを提案する。
実験では,従来の手法と比較して高い予測力を示す。
関連論文リスト
- INTELLECT: Adapting Cyber Threat Detection to Heterogeneous Computing Environments [0.055923945039144884]
本稿では,IDSのための事前学習MLモデルと構成の動的適応のための結合パイプラインに,特徴選択,モデルプルーニング,微調整技術を統合する新しいソリューションであるINTELLECTを紹介する。
我々は,知識蒸留技術を微調整中に組み込むことの利点を実証し,MLモデルが歴史的知識を維持しつつ,局所的なネットワークパターンに一貫して適応できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T22:34:29Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z) - MultiIoT: Benchmarking Machine Learning for the Internet of Things [70.74131118309967]
次世代の機械学習システムは、物理的世界に対する知覚と相互作用に長けなければならない。
運動、熱、位置情報、深度、無線信号、ビデオ、オーディオからの知覚データは、物理環境の状態をモデル化するためにますます使われています。
既存の取り組みは、しばしば単一の感覚的モダリティまたは予測タスクに特化している。
本稿は、12のモダリティと8つの現実世界タスクから115万以上のサンプルを含む、これまでで最も拡張的で統一されたIoTベンチマークであるMultiIoTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T18:13:08Z) - ADASR: An Adversarial Auto-Augmentation Framework for Hyperspectral and
Multispectral Data Fusion [54.668445421149364]
HSI(Deep Learning-based Hyperspectral Image)は、HSI(Hyperspectral Image)とMSI(Multispectral Image)を深層ニューラルネットワーク(DNN)に融合させることにより、高空間分解能HSI(HR-HSI)を生成することを目的としている。
本稿では, HSI-MSI 融合のためのデータ多様性を向上するために, HSI-MSI サンプルペアの自動最適化と拡張を行う新しい逆自動データ拡張フレームワーク ADASR を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:30:37Z) - Unsupervised Ensemble Based Deep Learning Approach for Attack Detection
in IoT Network [0.0]
モノのインターネット(Internet of Things, IoT)は、デバイスやものをインターネット上でコントロールすることによって、生活を変えてきた。
IoTネットワークをダウンさせるために、攻撃者はこれらのデバイスを使用してさまざまなネットワーク攻撃を行うことができる。
本稿では,非ラベルデータセットからIoTネットワークにおける新たな,あるいは未知の攻撃を検出可能な,教師なしアンサンブル学習モデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-16T11:12:32Z) - Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge
Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。
まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。
そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z) - An Efficient One-Class SVM for Anomaly Detection in the Internet of
Things [25.78558553080511]
安全なモノのインターネット(IoT)デバイスは、重要なインフラストラクチャとインターネット全体に重大な脅威をもたらします。
これらのデバイスから異常な行動を検出することは 依然として重要です
ワンクラスサポートベクターマシン(OCSVM)は、ノベルティ検出のための最先端のアプローチの1つです。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-22T15:59:56Z) - TELESTO: A Graph Neural Network Model for Anomaly Classification in
Cloud Services [77.454688257702]
機械学習(ML)と人工知能(AI)はITシステムの運用とメンテナンスに適用される。
1つの方向は、修復自動化を可能にするために、繰り返し発生する異常タイプを認識することである。
与えられたデータの次元変化に不変な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-25T14:24:49Z) - On the Use of Interpretable Machine Learning for the Management of Data
Quality [13.075880857448059]
我々は、解釈可能な機械学習を用いて、あらゆるデータ処理アクティビティをベースとした重要な機能を提供する。
私たちの目標は、少なくとも、収集されたデータセットで重要なものとして検出される機能に対して、データ品質を確保することです。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-29T08:49:32Z) - Contextual-Bandit Anomaly Detection for IoT Data in Distributed
Hierarchical Edge Computing [65.78881372074983]
IoTデバイスは複雑なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルにはほとんど余裕がなく、異常検出タスクをクラウドにオフロードすることは長い遅延を引き起こす。
本稿では,分散階層エッジコンピューティング(HEC)システムを対象とした適応型異常検出手法のデモと構築を行う。
提案手法は,検出タスクをクラウドにオフロードした場合と比較して,精度を犠牲にすることなく検出遅延を著しく低減することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T06:13:33Z)
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。