Fugu-MT 論文翻訳(概要): Strengthening Network Intrusion Detection in IoT Environments with Self-Supervised Learning and Few Shot Learning

論文の概要: Strengthening Network Intrusion Detection in IoT Environments with Self-Supervised Learning and Few Shot Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02636v1
Date: Tue, 4 Jun 2024 06:30:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 23:19:06.919109
Title: Strengthening Network Intrusion Detection in IoT Environments with Self-Supervised Learning and Few Shot Learning
Title（参考訳）: 自己監督学習とほとんどショット学習によるIoT環境におけるネットワーク侵入検出の強化
Authors: Safa Ben Atitallah, Maha Driss, Wadii Boulila, Anis Koubaa,
Abstract要約: IoT(Internet of Things)は、インテリジェンスを日常のオブジェクトに統合するブレークスルー技術として紹介されている。 IoTネットワークが拡大し、拡大するにつれ、サイバーセキュリティ攻撃の影響を受けやすくなっている。本稿では,これらの課題に対処する新しい侵入検知手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0678175996321808
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The Internet of Things (IoT) has been introduced as a breakthrough technology that integrates intelligence into everyday objects, enabling high levels of connectivity between them. As the IoT networks grow and expand, they become more susceptible to cybersecurity attacks. A significant challenge in current intrusion detection systems for IoT includes handling imbalanced datasets where labeled data are scarce, particularly for new and rare types of cyber attacks. Existing literature often fails to detect such underrepresented attack classes. This paper introduces a novel intrusion detection approach designed to address these challenges. By integrating Self Supervised Learning (SSL), Few Shot Learning (FSL), and Random Forest (RF), our approach excels in learning from limited and imbalanced data and enhancing detection capabilities. The approach starts with a Deep Infomax model trained to extract key features from the dataset. These features are then fed into a prototypical network to generate discriminate embedding. Subsequently, an RF classifier is employed to detect and classify potential malware, including a range of attacks that are frequently observed in IoT networks. The proposed approach was evaluated through two different datasets, MaleVis and WSN-DS, which demonstrate its superior performance with accuracies of 98.60% and 99.56%, precisions of 98.79% and 99.56%, recalls of 98.60% and 99.56%, and F1-scores of 98.63% and 99.56%, respectively.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は、インテリジェンスを日常のオブジェクトに統合し、それら間の高レベルの接続を可能にするブレークスルー技術として導入された。 IoTネットワークが拡大し、拡大するにつれ、サイバーセキュリティ攻撃の影響を受けやすくなっている。 IoTの現在の侵入検知システムにおける重要な課題は、ラベル付きデータが不足している不均衡なデータセットの処理である。既存の文献は、しばしばそのような未表現の攻撃クラスを検出するのに失敗する。本稿では,これらの課題に対処する新しい侵入検知手法を提案する。 Self Supervised Learning(SSL)、Few Shot Learning(FSL)、Random Forest(RF)を統合することで、制限された不均衡なデータからの学習と検出能力の向上に長けています。このアプローチは、データセットから重要な機能を抽出するようにトレーニングされたDeep Infomaxモデルから始まる。これらの特徴は、識別埋め込みを生成するために、プロトタイプネットワークに入力される。その後、RF分類器を使用して、IoTネットワークで頻繁に見られる攻撃を含む潜在的なマルウェアを検出し、分類する。提案手法はMaleVisとWSN-DSの2つの異なるデータセットを用いて評価され、98.60%と99.56%の精度、98.79%と99.56%の精度、98.60%と99.56%のリコール、98.63%と99.56%のF1スコアでそれぞれ優れた性能を示した。

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