論文の概要: 1D-CNN-IDS: 1D CNN-based Intrusion Detection System for IIoT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08529v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 04:22:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 17:48:25.282524
• Title: 1D-CNN-IDS: 1D CNN-based Intrusion Detection System for IIoT
• Title（参考訳）: 1D-CNN-IDS:1D CNN-based Intrusion Detection System for IIoT
• Authors: Muhammad Arslan, Muhammad Mubeen, Muhammad Bilal, Saadullah Farooq Abbasi,
• Abstract要約: 本研究では,サイバー攻撃分類のための1次元畳み込みニューラルネットワーク (1DCNN) アルゴリズムを開発した。 提案された研究は9つのサイバー攻撃を分類するために99.90%の精度を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.192061681117835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The demand of the Internet of Things (IoT) has witnessed exponential growth. These progresses are made possible by the technological advancements in artificial intelligence, cloud computing, and edge computing. However, these advancements exhibit multiple challenges, including cyber threats, security and privacy concerns, and the risk of potential financial losses. For this reason, this study developed a computationally inexpensive one-dimensional convolutional neural network (1DCNN) algorithm for cyber-attack classification. The proposed study achieved an accuracy of 99.90% to classify nine cyber-attacks. Multiple other performance metrices have been evaluated to validate the efficacy of the proposed scheme. In addition, comparison has been done with existing state-of-the-art schemes. The findings of the proposed study can significantly contribute to the development of secure intrusion detection for IIoT systems.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の需要は急激な成長をみせている。 これらの進歩は、人工知能、クラウドコンピューティング、エッジコンピューティングの技術的進歩によって実現されている。 しかし、これらの進歩は、サイバー脅威、セキュリティとプライバシの懸念、潜在的金融損失のリスクなど、さまざまな課題を呈している。 そこで本研究では,サイバー攻撃分類のための1次元畳み込みニューラルネットワーク (1DCNN) アルゴリズムを開発した。 提案された研究は9つのサイバー攻撃を分類するために99.90%の精度を達成した。 提案手法の有効性を検証するために, 他にも複数の性能指標が評価されている。 さらに、既存の最先端のスキームとの比較も行われている。 本研究の成果は,IIoTシステムに対する安全な侵入検知の開発に大きく貢献する。

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