論文の概要: Self-adaptive Traffic Anomaly Detection System for IoT Smart Home Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02744v1
- Date: Tue, 5 Mar 2024 07:58:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 17:01:02.776569
- Title: Self-adaptive Traffic Anomaly Detection System for IoT Smart Home Environments
- Title（参考訳）: IoTスマートホーム環境における自己適応型交通異常検出システム
- Authors: Naoto Watanabe, Taku Yamazaki, Takumi Miyoshi, Ryo Yamamoto, Masataka Nakahara, Norihiro Okui, Ayumu Kubota,
- Abstract要約: 本稿では,未知の攻撃を含むIoTトラフィックに対する自己適応型異常検出システムを提案する。
提案システムは未知の攻撃に適応し、リアルタイムに捕捉されたトラフィックに基づいて異常なトラフィックのパターン変化を反映することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.664115309304513
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the growth of internet of things (IoT) devices, cyberattacks, such as distributed denial of service, that exploit vulnerable devices infected with malware have increased. Therefore, vendors and users must keep their device firmware updated to eliminate vulnerabilities and quickly handle unknown cyberattacks. However, it is difficult for both vendors and users to continually keep the devices safe because vendors must provide updates quickly and the users must continuously manage the conditions of all deployed devices. Therefore, to ensure security, it is necessary for a system to adapt autonomously to changes in cyberattacks. In addition, it is important to consider network-side security that detects and filters anomalous traffic at the gateway to comprehensively protect those devices. This paper proposes a self-adaptive anomaly detection system for IoT traffic, including unknown attacks. The proposed system comprises a honeypot server and a gateway. The honeypot server continuously captures traffic and adaptively generates an anomaly detection model using real-time captured traffic. Thereafter, the gateway uses the generated model to detect anomalous traffic. Thus, the proposed system can adapt to unknown attacks to reflect pattern changes in anomalous traffic based on real-time captured traffic. Three experiments were conducted to evaluate the proposed system: a virtual experiment using pre-captured traffic from various regions across the world, a demonstration experiment using real-time captured traffic, and a virtual experiment using a public dataset containing the traffic generated by malware. The experimental results indicate that a system adaptable in real time to evolving cyberattacks is a novel approach for ensuring the comprehensive security of IoT devices against both known and unknown attacks.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)デバイスの成長に伴い、マルウェアに感染した脆弱性のあるデバイスを悪用する分散型サービス拒否のようなサイバー攻撃が増加している。
したがって、ベンダーやユーザは、脆弱性を排除し、未知のサイバー攻撃を迅速に処理するために、デバイスファームウェアをアップデートし続けなければならない。
しかし、ベンダーもユーザもデバイスを安全に保つことは困難である。ベンダーは迅速にアップデートを提供しなければならないし、ユーザはすべてのデバイスを継続的に管理しなければならないからだ。
したがって,セキュリティを確保するためには,サイバー攻撃の変化に対して自律的に適応する必要がある。
さらに、これらのデバイスを包括的に保護するために、ゲートウェイの異常なトラフィックを検出し、フィルタするネットワーク側のセキュリティを考慮することが重要である。
本稿では,未知の攻撃を含むIoTトラフィックに対する自己適応型異常検出システムを提案する。
提案システムは,ハニーポットサーバとゲートウェイとから構成される。
ハニーポットサーバは、トラフィックを継続的に捕捉し、リアルタイムにキャプチャされたトラフィックを使用して異常検出モデルを適応的に生成する。
その後、ゲートウェイは生成されたモデルを使用して異常トラフィックを検出する。
そこで,提案システムは未知の攻撃に適応して,リアルタイムな捕捉トラフィックに基づく異常トラフィックのパターン変化を反映することができる。
提案システムを評価するために, 世界中の各地域からの事前捕捉トラフィックを用いた仮想実験, リアルタイムキャプチャトラフィックを用いた実演実験, マルウェアが生成したトラフィックを含む公開データセットを用いた仮想実験の3つの実験を行った。
実験結果から、サイバー攻撃の進化にリアルタイムで適応可能なシステムは、既知の攻撃と未知の攻撃の両方に対して、IoTデバイスの包括的なセキュリティを確保するための新しいアプローチであることが示唆された。
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