論文の概要: Enhancing IoT Security via Automatic Network Traffic Analysis: The Transition from Machine Learning to Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00034v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 16:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 03:54:36.680217
• Title: Enhancing IoT Security via Automatic Network Traffic Analysis: The Transition from Machine Learning to Deep Learning
• Title（参考訳）: 自動ネットワークトラフィック分析によるIoTセキュリティの強化 - マシンラーニングからディープラーニングへの移行
• Authors: Mounia Hamidouche, Eugeny Popko, Bassem Ouni
• Abstract要約: この研究は、IoT(Internet of Things)内のタスクに対処する上で、ディープラーニング(DL)が機械学習(ML)を上回る方法を示す比較分析を提供する。 このアプローチでは,さまざまなIoT関連データセットを使用して,DLモデルをトレーニングし,評価する。 実験では、DLが手動で設計した機能に関連する制約を克服し、攻撃検出およびデバイスタイプの識別において同等の結果を維持する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work provides a comparative analysis illustrating how Deep Learning (DL) surpasses Machine Learning (ML) in addressing tasks within Internet of Things (IoT), such as attack classification and device-type identification. Our approach involves training and evaluating a DL model using a range of diverse IoT-related datasets, allowing us to gain valuable insights into how adaptable and practical these models can be when confronted with various IoT configurations. We initially convert the unstructured network traffic data from IoT networks, stored in PCAP files, into images by processing the packet data. This conversion process adapts the data to meet the criteria of DL classification methods. The experiments showcase the ability of DL to surpass the constraints tied to manually engineered features, achieving superior results in attack detection and maintaining comparable outcomes in device-type identification. Additionally, a notable feature extraction time difference becomes evident in the experiments: traditional methods require around 29 milliseconds per data packet, while DL accomplishes the same task in just 2.9 milliseconds. The significant time gap, DL's superior performance, and the recognized limitations of manually engineered features, presents a compelling call to action within the IoT community. This encourages us to shift from exploring new IoT features for each dataset to addressing the challenges of integrating DL into IoT, making it a more efficient solution for real-world IoT scenarios.
• Abstract（参考訳）: この研究は、攻撃分類やデバイスタイプ識別など、IoT(Internet of Things)内のタスクに対処する上で、ディープラーニング(DL)が機械学習(ML)を上回る方法を示す比較分析を提供する。 当社のアプローチでは、さまざまなiot関連データセットを使用してdlモデルをトレーニングし、評価することで、さまざまなiot構成に直面すると、これらのモデルの適用性と実用性に関する貴重な洞察を得ることができます。 当初、PCAPファイルに格納されたIoTネットワークから、パケットデータを処理することにより、構造化されていないネットワークトラフィックデータを画像に変換する。 この変換プロセスは、DL分類の基準を満たすようにデータを適応する。 実験では、DLが手動で設計した機能に関連する制約を克服し、攻撃検出およびデバイスタイプの識別において同等の結果を維持する能力を示す。 さらに、実験で顕著な特徴抽出時間差が明らかになる: 従来の手法ではデータパケットあたり29ミリ秒、DLは同じタスクをわずか2.9ミリ秒で達成する。 重要な時間ギャップ、DLの優れたパフォーマンス、手動で設計した機能の制限が、IoTコミュニティ内でのアクションへの魅力的な呼びかけを示している。 これにより、データセット毎に新たなIoT機能を模索する作業から、DLをIoTに統合する上での課題への対処へと、現実のIoTシナリオに対するより効率的なソリューションへと移行します。

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