論文の概要: Constrained Twin Variational Auto-Encoder for Intrusion Detection in IoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02490v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 04:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:54:31.203870
• Title: Constrained Twin Variational Auto-Encoder for Intrusion Detection in IoT Systems
• Title（参考訳）: IoTシステムにおける侵入検知のための制約付き双発変分自動エンコーダ
• Authors: Phai Vu Dinh, Quang Uy Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Son Pham Bao, and Eryk Dutkiewicz
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、悪意のある攻撃から何十億ものIoTデバイスを保護する上で重要な役割を果たす。 本稿では,CTVAE(Constrained Twin Variational Auto-Encoder)と呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク/アーキテクチャを提案する。 CTVAEは、最先端の機械学習および表現学習方法と比較して、精度と検出攻撃におけるFscoreの約1%を向上することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.16714420093091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intrusion detection systems (IDSs) play a critical role in protecting billions of IoT devices from malicious attacks. However, the IDSs for IoT devices face inherent challenges of IoT systems, including the heterogeneity of IoT data/devices, the high dimensionality of training data, and the imbalanced data. Moreover, the deployment of IDSs on IoT systems is challenging, and sometimes impossible, due to the limited resources such as memory/storage and computing capability of typical IoT devices. To tackle these challenges, this article proposes a novel deep neural network/architecture called Constrained Twin Variational Auto-Encoder (CTVAE) that can feed classifiers of IDSs with more separable/distinguishable and lower-dimensional representation data. Additionally, in comparison to the state-of-the-art neural networks used in IDSs, CTVAE requires less memory/storage and computing power, hence making it more suitable for IoT IDS systems. Extensive experiments with the 11 most popular IoT botnet datasets show that CTVAE can boost around 1% in terms of accuracy and Fscore in detection attack compared to the state-of-the-art machine learning and representation learning methods, whilst the running time for attack detection is lower than 2E-6 seconds and the model size is lower than 1 MB. We also further investigate various characteristics of CTVAE in the latent space and in the reconstruction representation to demonstrate its efficacy compared with current well-known methods.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、悪意のある攻撃から何十億ものIoTデバイスを保護する上で重要な役割を果たす。 しかし、IoTデバイスのIDSは、IoTデータ/デバイスの不均一性、トレーニングデータの高次元性、不均衡なデータなど、IoTシステムの固有の課題に直面している。 さらに、典型的なIoTデバイスのメモリ/ストレージやコンピューティング能力といった限られたリソースのため、IoTシステムへのIDSのデプロイは困難であり、時には不可能である。 これらの課題に対処するため、本論文では、より分離・識別可能な低次元表現データでIDSの分類器を供給できる、制約付き双変分オートエンコーダ(CTVAE)と呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク/アーキテクチャを提案する。 さらに、IDSで使用されている最先端のニューラルネットワークと比較して、CTVAEはメモリ/ストレージとコンピューティングのパワーを減らし、IoT IDSシステムに適している。 最も人気のある11のIoTボットネットデータセットによる大規模な実験によると、CTVAEは、最先端の機械学習および表現学習手法と比較して、精度で1%、検出攻撃ではFscoreが増加し、攻撃検出の実行時間は2E-6秒未満、モデルサイズは1MB未満である。 また,CTVAEの潜在空間および再構成表現における諸特性について検討し,その効果を現在のよく知られた手法と比較した。

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