論文の概要: Network-Aware AutoML Framework for Software-Defined Sensor Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12914v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 23:24:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 04:30:26.298728
- Title: Network-Aware AutoML Framework for Software-Defined Sensor Networks
- Title（参考訳）: センサネットワークのためのネットワーク対応AutoMLフレームワーク
- Authors: Emre Horsanali, Yagmur Yigit, Gokhan Secinti, Aytac Karameseoglu, and
Berk Canberk
- Abstract要約: ソフトウェア定義センサネットワークにおけるDDoS攻撃を検出するネットワーク対応自動機械学習(AutoML)フレームワークを提案する。
本フレームワークは,ネットワーク制約環境下でのDDoS攻撃を検出するための機械学習アルゴリズムを選択する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.050185169010028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the current detection solutions of distributed denial of service attacks
(DDoS) need additional infrastructures to handle high aggregate data rates,
they are not suitable for sensor networks or the Internet of Things. Besides,
the security architecture of software-defined sensor networks needs to pay
attention to the vulnerabilities of both software-defined networks and sensor
networks. In this paper, we propose a network-aware automated machine learning
(AutoML) framework which detects DDoS attacks in software-defined sensor
networks. Our framework selects an ideal machine learning algorithm to detect
DDoS attacks in network-constrained environments, using metrics such as
variable traffic load, heterogeneous traffic rate, and detection time while
preventing over-fitting. Our contributions are two-fold: (i) we first
investigate the trade-off between the efficiency of ML algorithms and
network/traffic state in the scope of DDoS detection. (ii) we design and
implement a software architecture containing open-source network tools, with
the deployment of multiple ML algorithms. Lastly, we show that under the denial
of service attacks, our framework ensures the traffic packets are still
delivered within the network with additional delays.
- Abstract（参考訳）: 現在のddos(distributed denial of service attack)検出ソリューションは、高集約データレートを処理するための追加のインフラストラクチャを必要とするため、センサネットワークやモノのインターネットには適していない。
さらに、ソフトウェア定義センサネットワークのセキュリティアーキテクチャは、ソフトウェア定義ネットワークとセンサーネットワークの両方の脆弱性に注意を払う必要がある。
本稿では,ソフトウェア定義センサネットワークにおけるDDoS攻撃を検出するネットワーク対応自動機械学習(AutoML)フレームワークを提案する。
ネットワークに制約のある環境でのDDoS攻撃を,可変トラフィック負荷,異種トラフィック率,検出時間などの指標を用いて検出する,理想的な機械学習アルゴリズムを選択する。
私たちの貢献は2つあります。
i) DDoS検出範囲におけるMLアルゴリズムの効率性とネットワーク/トラヒック状態とのトレードオフをまず検討する。
(II)複数のMLアルゴリズムを配置し,オープンソースネットワークツールを含むソフトウェアアーキテクチャの設計と実装を行う。
最後に、サービス攻撃の否定の下で、当社のフレームワークは、追加の遅延でネットワーク内でトラフィックパケットが配信されるようにします。
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