論文の概要: MediHunt: A Network Forensics Framework for Medical IoT Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04096v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 07:19:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 12:56:06.465963
• Title: MediHunt: A Network Forensics Framework for Medical IoT Devices
• Title（参考訳）: MediHunt:医療用IoTデバイスのためのネットワーク調査フレームワーク
• Authors: Ayushi Mishra, Tej Kiran Boppana, Priyanka Bagade,
• Abstract要約: 本稿では,MQTT(Message Queuing Telemetry and Transport)プロトコルに存在する脆弱性に焦点を当てる。 メモリ制限されたMIoTデバイスは、包括的なネットワークに必要なすべてのデータログの保存に制限を課している。 本稿では,攻撃をリアルタイムに検出し,それに対応するログを格納し,提案するネットワークフレームワークであるMediHuntを用いてさらなる分析を行うことにより,データログの可用性の課題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.120567378386615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Medical Internet of Things (MIoT) has enabled small, ubiquitous medical devices to communicate with each other to facilitate interconnected healthcare delivery. These devices interact using communication protocols like MQTT, Bluetooth, and Wi-Fi. However, as MIoT devices proliferate, these networked devices are vulnerable to cyber-attacks. This paper focuses on the vulnerabilities present in the Message Queuing Telemetry and Transport (MQTT) protocol. The MQTT protocol is prone to cyber-attacks that can harm the system's functionality. The memory-constrained MIoT devices enforce a limitation on storing all data logs that are required for comprehensive network forensics. This paper solves the data log availability challenge by detecting the attack in real-time and storing the corresponding logs for further analysis with the proposed network forensics framework: MediHunt. Machine learning (ML) techniques are the most real safeguard against cyber-attacks. However, these models require a specific dataset that covers diverse attacks on the MQTT-based IoT system for training. The currently available datasets do not encompass a variety of applications and TCP layer attacks. To address this issue, we leveraged the usage of a flow-based dataset containing flow data for TCP/IP layer and application layer attacks. Six different ML models are trained with the generated dataset to evaluate the effectiveness of the MediHunt framework in detecting real-time attacks. F1 scores and detection accuracy exceeded 0.99 for the proposed MediHunt framework with our custom dataset.
• Abstract（参考訳）: メディカル・インターネット・オブ・モノ(MIoT)は、小さなユビキタスな医療機器が相互に通信し、相互接続された医療提供を容易にすることを可能にした。 これらのデバイスはMQTT、Bluetooth、Wi-Fiといった通信プロトコルを使って対話する。 しかし、MIoTデバイスの普及に伴い、これらのネットワークデバイスはサイバー攻撃に弱い。 本稿では,MQTT(Message Queuing Telemetry and Transport)プロトコルに存在する脆弱性に焦点を当てる。 MQTTプロトコルは、システムの機能を傷つける可能性のあるサイバー攻撃の傾向があります。 メモリ制限されたMIoTデバイスは、網羅的なネットワーク調査に必要なすべてのデータログの保存に制限を課している。 本稿では,攻撃をリアルタイムに検出し,それに対応するログを保存し,提案するネットワークフォサイシクスフレームワークであるMediHuntを用いてさらなる分析を行うことにより,データログの可用性の課題を解決する。 機械学習(ML)技術は、サイバー攻撃に対する最も真の保護手段である。 しかしながら、これらのモデルには、トレーニングのためにMQTTベースのIoTシステムに対するさまざまな攻撃をカバーする、特定のデータセットが必要です。 現在利用可能なデータセットには、さまざまなアプリケーションやTCP層アタックが含まれていない。 この問題に対処するために、TCP/IP層とアプリケーション層アタックのためのフローデータを含むフローベースデータセットを使用した。 6つの異なるMLモデルを生成されたデータセットでトレーニングし、リアルタイム攻撃の検出におけるMediHuntフレームワークの有効性を評価する。 F1スコアと検出精度は、私たちのカスタムデータセットで提案されたMediHuntフレームワークの0.99を超えました。

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