論文の概要: AI-Driven Fast and Early Detection of IoT Botnet Threats: A Comprehensive Network Traffic Analysis Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15688v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 14:54:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 14:30:36.519576
- Title: AI-Driven Fast and Early Detection of IoT Botnet Threats: A Comprehensive Network Traffic Analysis Approach
- Title（参考訳）: AIによるIoTボットネットの脅威の迅速かつ早期検出:網羅的ネットワークトラフィック分析アプローチ
- Authors: Abdelaziz Amara korba, Aleddine Diaf, Yacine Ghamri-Doudane,
- Abstract要約: 本研究は,IoTネットワークトラフィックを総合的に分析する手法を提案する。
ネットワークトラフィックを表現し、良質なIoTトラフィックパターンを特徴付ける上で重要な、幅広いネットワーク機能について検討している。
IoT-23データセットによる広範な実験を通じて、さまざまな操作やボットの種類に対応するボットネットトラフィックの検出が可能であることを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.783757921469148
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of cyber threats targeting the Internet of Things (IoT) ecosystem, and in light of the surge in botnet-driven Distributed Denial of Service (DDoS) and brute force attacks, this study focuses on the early detection of IoT bots. It specifically addresses the detection of stealth bot communication that precedes and orchestrates attacks. This study proposes a comprehensive methodology for analyzing IoT network traffic, including considerations for both unidirectional and bidirectional flow, as well as packet formats. It explores a wide spectrum of network features critical for representing network traffic and characterizing benign IoT traffic patterns effectively. Moreover, it delves into the modeling of traffic using various semi-supervised learning techniques. Through extensive experimentation with the IoT-23 dataset - a comprehensive collection featuring diverse botnet types and traffic scenarios - we have demonstrated the feasibility of detecting botnet traffic corresponding to different operations and types of bots, specifically focusing on stealth command and control (C2) communications. The results obtained have demonstrated the feasibility of identifying C2 communication with a 100% success rate through packet-based methods and 94% via flow based approaches, with a false positive rate of 1.53%.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)エコシステムをターゲットとするサイバー脅威の急速な発展と、ボットネット駆動のDistributed Denial of Service(DDoS)とブルートフォース攻撃の急増を踏まえて、この研究はIoTボットの早期検出に焦点を当てている。
これは特に、攻撃に先立って組織化されるステルスボット通信の検出に対処する。
本研究は,一方向と双方向の両方のフローとパケットフォーマットを考慮した,IoTネットワークトラフィック分析のための包括的な方法論を提案する。
ネットワークトラフィックを表現し、良質なIoTトラフィックパターンを効果的に特徴付ける上で重要な、幅広いネットワーク機能について検討している。
さらに,様々な半教師あり学習手法を用いて交通のモデル化を行う。
さまざまなボットネットタイプとトラフィックシナリオを特徴とする包括的なコレクションであるIoT-23データセットによる広範な実験を通じて、私たちは、特にステルスコマンドとコントロール(C2)通信に焦点を当てた、さまざまなオペレーションとボットタイプに対応するボットネットトラフィックを検出する可能性を実証しました。
その結果、パケットベースの手法で100%の成功率、フローベースの手法で94%、偽陽性率1.53%でC2通信を識別できる可能性が示された。
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