論文の概要: Multiclass Classification Procedure for Detecting Attacks on MQTT-IoT Protocol

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03270v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 18:27:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 14:19:50.689862
• Title: Multiclass Classification Procedure for Detecting Attacks on MQTT-IoT Protocol
• Title（参考訳）: MQTT-IoTプロトコルにおける攻撃検出のためのマルチクラス分類手法
• Authors: Hector Alaiz-Moreton (1), Jose Aveleira-Mata (2), Jorge Ondicol-Garcia (2), Angel Luis Mu\~noz-Casta\~neda (2), Isa\'ias Garc\'ia (1) and Carmen Benavides (1) ((1) Escuela de Ingenier\'ias, Universidad de Le\'on, (2) Research Institute of Applied Sciences in Cybersecurity, Universidad de Le\'on)
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、ネットワークレベルでの様々な異常や攻撃からIoTシステムを保護するために使用される。 我々の研究は、IoTシステムの攻撃下でフレームを含むデータセットを使用してIDSにフィードできる分類モデルの作成に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The large number of sensors and actuators that make up the Internet of Things obliges these systems to use diverse technologies and protocols. This means that IoT networks are more heterogeneous than traditional networks. This gives rise to new challenges in cybersecurity to protect these systems and devices which are characterized by being connected continuously to the Internet. Intrusion detection systems (IDS) are used to protect IoT systems from the various anomalies and attacks at the network level. Intrusion Detection Systems (IDS) can be improved through machine learning techniques. Our work focuses on creating classification models that can feed an IDS using a dataset containing frames under attacks of an IoT system that uses the MQTT protocol. We have addressed two types of method for classifying the attacks, ensemble methods and deep learning models, more specifically recurrent networks with very satisfactory results.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネットを構成する多数のセンサーとアクチュエータは、これらのシステムに様々な技術とプロトコルを使わなければならない。 つまり、IoTネットワークは従来のネットワークよりも異質である。 このことがサイバーセキュリティにおける新たな課題を生じさせ、インターネットに継続的に接続されることで特徴付けられるこれらのシステムやデバイスを保護する。 侵入検知システム(IDS)は、ネットワークレベルでの様々な異常や攻撃からIoTシステムを保護するために使用される。 侵入検知システム(IDS)は機械学習技術によって改善できる。 我々の研究は、MQTTプロトコルを使用するIoTシステムの攻撃下でフレームを含むデータセットを使用してIDSにフィード可能な分類モデルの作成に重点を置いています。 我々は,攻撃を分類する2種類の手法,アンサンブル法,ディープラーニングモデル,より具体的には,良好な結果が得られるリカレントネットワークについて検討した。

関連論文リスト

• Lightweight CNN-BiLSTM based Intrusion Detection Systems for Resource-Constrained IoT Devices [38.16309790239142]
  侵入検知システム(IDS)は、従来のコンピュータシステムにおけるサイバー攻撃の検出と防止に重要な役割を果たしてきた。 Internet of Things(IoT)デバイスで利用可能な限られた計算リソースは、従来のコンピューティングベースのIDSのデプロイを困難にしている。 軽量CNNと双方向LSTM(BiLSTM)を組み合わせたハイブリッドCNNアーキテクチャを提案し,UNSW-NB15データセット上でのIDSの性能向上を図る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T20:36:21Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• Constrained Twin Variational Auto-Encoder for Intrusion Detection in IoT Systems [30.16714420093091]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T04:42:04Z)
• OMINACS: Online ML-Based IoT Network Attack Detection and Classification System [0.0]
  本稿では,オンライン攻撃検知とネットワークトラフィック分類システムを提案する。 ストリーム機械学習、ディープラーニング、およびアンサンブルラーニングのテクニックを組み合わせる。 悪意のあるトラフィックフローの存在を検出し、それらが表現する攻撃の種類に応じてそれらを分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-18T04:06:24Z)
• Intrusion Detection in Internet of Things using Convolutional Neural Networks [4.718295605140562]
  CNNを用いたIoTデバイスへの侵入攻撃に対する新しい解決策を提案する。 データは畳み込み操作として符号化され、時間とともにセンサーデータからパターンをキャプチャする。 実験の結果, LSTMを用いたベースラインと比較して, 真正率, 偽正率ともに有意な改善が認められた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T07:27:07Z)
• Unsupervised Ensemble Based Deep Learning Approach for Attack Detection in IoT Network [0.0]
  モノのインターネット(Internet of Things, IoT)は、デバイスやものをインターネット上でコントロールすることによって、生活を変えてきた。 IoTネットワークをダウンさせるために、攻撃者はこれらのデバイスを使用してさまざまなネットワーク攻撃を行うことができる。 本稿では,非ラベルデータセットからIoTネットワークにおける新たな,あるいは未知の攻撃を検出可能な,教師なしアンサンブル学習モデルを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T11:12:32Z)
• A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Intrusion Detection in Edge-Enabled IoT Networks [0.0]
  侵入検知は、ネットワークセキュリティの分野で難しい問題の一つである。 本稿では,従来の機械学習分類アルゴリズムの比較分析を行った。 MLP(Multi-Layer Perception)は入力と出力の間に依存性があり、侵入検知のネットワーク構成に依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-02T05:58:07Z)
• TANTRA: Timing-Based Adversarial Network Traffic Reshaping Attack [46.79557381882643]
  本稿では,TANTRA(Adversarial Network Traffic Reshaping Attack)を提案する。 我々の回避攻撃は、ターゲットネットワークの良性パケット間の時間差を学習するために訓練された長い短期記憶(LSTM)ディープニューラルネットワーク(DNN)を利用する。 TANTRAは、ネットワーク侵入検出システム回避の平均成功率99.99%を達成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-10T19:03:38Z)
• Deep Learning based Covert Attack Identification for Industrial Control Systems [5.299113288020827]
  我々は、スマートグリッドに対する秘密攻撃と呼ばれるサイバー攻撃を検出し、診断し、ローカライズするために使用できるデータ駆動フレームワークを開発した。 このフレームワークは、オートエンコーダ、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLong-Short-Term-Memory層、Deep Neural Network(DNN)を組み合わせたハイブリッド設計である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-25T17:48:43Z)
• Automating Botnet Detection with Graph Neural Networks [106.24877728212546]
  ボットネットは、DDoS攻撃やスパムなど、多くのネットワーク攻撃の主要なソースとなっている。 本稿では,最新のディープラーニング技術を用いてボットネット検出のポリシーを自動学習するニューラルネットワーク設計の課題について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-13T15:34:33Z)
• IoT Device Identification Using Deep Learning [43.0717346071013]
  組織におけるIoTデバイスの利用の増加は、攻撃者が利用可能な攻撃ベクトルの数を増やしている。 広く採用されている独自のデバイス(BYOD)ポリシにより、従業員が任意のIoTデバイスを職場に持ち込み、組織のネットワークにアタッチすることで、攻撃のリスクも増大する。 本研究では、ネットワークトラフィックにディープラーニングを適用し、ネットワークに接続されたIoTデバイスを自動的に識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T12:24:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。