論文の概要: Is there a Trojan! : Literature survey and critical evaluation of the latest ML based modern intrusion detection systems in IoT environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10778v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 08:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 02:21:32.166672
• Title: Is there a Trojan! : Literature survey and critical evaluation of the latest ML based modern intrusion detection systems in IoT environments
• Title（参考訳）: トロイの木馬がいるのか! IoT環境における最新のMLによる最新の侵入検知システムの文献調査と評価
• Authors: Vishal Karanam
• Abstract要約: ドメインとしてのIoTはここ数年で大きく成長し、データ量だけでなく、サイバーセキュリティの脅威もモバイルネットワーク環境に匹敵している。 IoT環境内のデータの機密性とプライバシは、ここ数年でセキュリティ研究の重要な領域になっている。 ますます多くのセキュリティ専門家が、従来のセキュリティ手法を補完するものとして、IoT環境を保護する堅牢なIDSシステムを設計することに関心を持っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: IoT as a domain has grown so much in the last few years that it rivals that of the mobile network environments in terms of data volumes as well as cybersecurity threats. The confidentiality and privacy of data within IoT environments have become very important areas of security research within the last few years. More and more security experts are interested in designing robust IDS systems to protect IoT environments as a supplement to the more traditional security methods. Given that IoT devices are resource-constrained and have a heterogeneous protocol stack, most traditional intrusion detection approaches don't work well within these schematic boundaries. This has led security researchers to innovate at the intersection of Machine Learning and IDS to solve the shortcomings of non-learning based IDS systems in the IoT ecosystem. Despite various ML algorithms already having high accuracy with IoT datasets, we can see a lack of sufficient production grade models. This survey paper details a comprehensive summary of the latest learning-based approaches used in IoT intrusion detection systems, and conducts a thorough critical review of these systems, potential pitfalls in ML pipelines, challenges from an ML perspective, and discusses future research scope and recommendations.
• Abstract（参考訳）: ドメインとしてのIoTはここ数年で大きく成長し、データ量だけでなく、サイバーセキュリティの脅威もモバイルネットワーク環境に匹敵している。 IoT環境内のデータの機密性とプライバシは、ここ数年でセキュリティ研究の重要な領域になっている。 ますます多くのセキュリティ専門家が、従来のセキュリティ手法を補完するものとして、IoT環境を保護する堅牢なIDSシステムを設計することに関心を持っている。 IoTデバイスはリソース制約があり、異種プロトコルスタックがあるため、従来の侵入検出アプローチはこれらのスキーマ境界内ではうまく機能しない。 これにより、セキュリティ研究者は、IoTエコシステムにおける非学習ベースのIDSシステムの欠点を解決するために、マシンラーニングとIDSの交差点でイノベーションを行うことができた。 さまざまなMLアルゴリズムがIoTデータセットですでに高い精度を実現していますが、十分なプロダクショングレードモデルがないことが分かります。 本稿では,iot侵入検出システムにおける最新の学習ベースアプローチの概要を概説するとともに,これらのシステム,mlパイプラインの潜在的な落とし穴,mlの観点からの課題について徹底的なレビューを行い,今後の研究範囲と推奨事項について論じる。

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