論文の概要: Optimizing Malware Detection in IoT Networks: Leveraging Resource-Aware Distributed Computing for Enhanced Security
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10012v1
- Date: Fri, 12 Apr 2024 21:11:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-17 21:08:17.980785
- Title: Optimizing Malware Detection in IoT Networks: Leveraging Resource-Aware Distributed Computing for Enhanced Security
- Title（参考訳）: IoTネットワークにおけるマルウェア検出の最適化 - リソースを意識した分散コンピューティングを活用したセキュリティ強化
- Authors: Sreenitha Kasarapu, Sanket Shukla, Sai Manoj Pudukotai Dinakarrao,
- Abstract要約: マルウェアとして知られる悪意のあるアプリケーションは、IoTデバイスやネットワークに重大な脅威をもたらす。
我々は,IoTネットワーク用の分散コンピューティングと統合された,リソースとワークロードを意識した新たなマルウェア検出フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6856683556201506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, networked IoT systems have revo- lutionized connectivity, portability, and functionality, offering a myriad of advantages. However, these systems are increasingly targeted by adversaries due to inherent security vulnerabilities and limited computational and storage resources. Malicious applications, commonly known as malware, pose a significant threat to IoT devices and networks. While numerous malware detection techniques have been proposed, existing approaches often overlook the resource constraints inherent in IoT environ- ments, assuming abundant resources for detection tasks. This oversight is compounded by ongoing workloads such as sens- ing and on-device computations, further diminishing available resources for malware detection. To address these challenges, we present a novel resource- and workload-aware malware detection framework integrated with distributed computing for IoT networks. Our approach begins by analyzing available resources for malware detection using a lightweight regression model. Depending on resource availability, ongoing workload executions, and communication costs, the malware detection task is dynamically allocated either on-device or offloaded to neighboring IoT nodes with sufficient resources. To safeguard data integrity and user privacy, rather than transferring the entire malware detection task, the classifier is partitioned and distributed across multiple nodes, and subsequently integrated at the parent node for comprehensive malware detection. Experimental analysis demonstrates the efficacy of our proposed technique, achieving a remarkable speed-up of 9.8x compared to on-device inference, while maintaining a high malware detection accuracy of 96.7%.
- Abstract（参考訳）: 近年、ネットワーク化されたIoTシステムは、リボリューションされた接続性、ポータビリティ、機能を備えており、数多くの利点を提供している。
しかし、これらのシステムは、本質的にセキュリティ上の脆弱性と限られた計算資源とストレージ資源のために、敵にますます狙われている。
マルウェアとして知られる悪意のあるアプリケーションは、IoTデバイスやネットワークに重大な脅威をもたらす。
多くのマルウェア検出技術が提案されているが、既存のアプローチは、検出タスクの豊富なリソースを前提として、IoT環境要素に固有のリソース制約を無視することが多い。
この監視は、Sens-ingやオンデバイス計算などの進行中のワークロードによって複雑化され、マルウェア検出のためのリソースはさらに減少する。
これらの課題に対処するために,IoTネットワーク用の分散コンピューティングと統合された,リソースとワークロードを意識した新たなマルウェア検出フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、軽量回帰モデルを用いてマルウェア検出のための利用可能なリソースを分析することから始まる。
リソースの可用性、進行中のワークロード実行、通信コストによって、マルウェア検出タスクは、デバイス上または近隣のIoTノードに十分なリソースで動的に割り当てられる。
マルウェア検出タスク全体を転送するのではなく、データの完全性とユーザのプライバシを保護するために、分類器は分割され、複数のノードに分散され、その後、包括的なマルウェア検出のために親ノードに統合される。
実験により,本手法の有効性を実証し,デバイス上での推測に比べて9.8倍の高速化を実現し,マルウェア検出精度96.7%を維持した。
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