論文の概要: IoTGeM: Generalizable Models for Behaviour-Based IoT Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01343v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 21:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 10:07:50.718583
• Title: IoTGeM: Generalizable Models for Behaviour-Based IoT Attack Detection
• Title（参考訳）: IoTGeM: 振る舞いベースのIoT攻撃検出のための汎用モデル
• Authors: Kahraman Kostas, Mike Just, and Michael A. Lones
• Abstract要約: 一般化性を重視したIoTネットワーク攻撃をモデル化するアプローチを提案する。 まず,機能抽出のための転がり窓のアプローチを改良し,オーバーフィッティングを低減した多段階機能選択プロセスを提案する。 次に、独立したトレインとテストデータセットを使用してモデルを構築し、テストする。 第3に、機械学習モデル、評価指標、データセットの多様なポートフォリオを使用して、方法論を厳格に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3772986620114387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Previous research on behaviour-based attack detection on networks of IoT devices has resulted in machine learning models whose ability to adapt to unseen data is limited, and often not demonstrated. In this paper we present an approach for modelling IoT network attacks that focuses on generalizability, yet also leads to better detection and performance. First, we present an improved rolling window approach for feature extraction, and introduce a multi-step feature selection process that reduces overfitting. Second, we build and test models using isolated train and test datasets, thereby avoiding common data leaks that have limited the generalizability of previous models. Third, we rigorously evaluate our methodology using a diverse portfolio of machine learning models, evaluation metrics and datasets. Finally, we build confidence in the models by using explainable AI techniques, allowing us to identify the features that underlie accurate detection of attacks.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスのネットワーク上での行動に基づく攻撃検出に関するこれまでの研究は、目に見えないデータに適応する能力が制限され、しばしば実証されていない機械学習モデルを生み出した。 本稿では,汎用性を重視しつつ,検出と性能の向上につながるiotネットワーク攻撃のモデル化手法を提案する。 まず,特徴抽出のための転がり窓のアプローチを改良し,オーバーフィッティングを低減する多段階の特徴選択プロセスを提案する。 第2に、分離されたトレインとテストデータセットを使用してモデルを構築し、テストすることで、以前のモデルの一般化性を制限した一般的なデータリークを回避する。 第3に、機械学習モデル、評価指標、データセットの多様なポートフォリオを使用して、方法論を厳格に評価する。 最後に、説明可能なAI技術を使用してモデルに信頼性を構築し、攻撃の正確な検出を過小評価する機能を特定する。

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