論文の概要: Lightweight CNN-BiLSTM based Intrusion Detection Systems for Resource-Constrained IoT Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02768v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 20:36:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:47:37.799588
• Title: Lightweight CNN-BiLSTM based Intrusion Detection Systems for Resource-Constrained IoT Devices
• Title（参考訳）: 資源拘束型IoTデバイス用軽量CNN-BiLSTMによる侵入検知システム
• Authors: Mohammed Jouhari, Mohsen Guizani,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.16309790239142
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intrusion Detection Systems (IDSs) have played a significant role in detecting and preventing cyber-attacks within traditional computing systems. It is not surprising that the same technology is being applied to secure Internet of Things (IoT) networks from cyber threats. The limited computational resources available on IoT devices make it challenging to deploy conventional computing-based IDSs. The IDSs designed for IoT environments must also demonstrate high classification performance, utilize low-complexity models, and be of a small size. Despite significant progress in IoT-based intrusion detection, developing models that both achieve high classification performance and maintain reduced complexity remains challenging. In this study, we propose a hybrid CNN architecture composed of a lightweight CNN and bidirectional LSTM (BiLSTM) to enhance the performance of IDS on the UNSW-NB15 dataset. The proposed model is specifically designed to run onboard resource-constrained IoT devices and meet their computation capability requirements. Despite the complexity of designing a model that fits the requirements of IoT devices and achieves higher accuracy, our proposed model outperforms the existing research efforts in the literature by achieving an accuracy of 97.28\% for binary classification and 96.91\% for multiclassification.
• Abstract（参考訳）: 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。 サイバー脅威からモノのインターネット(IoT)ネットワークに同じ技術が適用されていることは驚くべきことではない。 IoTデバイス上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。 IoT環境用に設計されたIDSは、高い分類性能を示し、低複雑さモデルを使用し、小さなサイズでなければならない。 IoTベースの侵入検出の大幅な進歩にもかかわらず、高い分類性能と複雑さの低減を両立するモデルの開発は依然として困難である。 本研究では,UNSW-NB15データセット上でのIDSの性能を向上させるために,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する。 提案するモデルは、リソース制約のあるIoTデバイス上で動作し、その計算能力要件を満たすように設計されている。 提案モデルは,IoTデバイスの要件に適合し,精度の高いモデルの設計の複雑さにもかかわらず,バイナリ分類では97.28\%,マルチ分類では96.91\%の精度を達成し,文献における既存の研究成果を上回っている。

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