論文の概要: An Adaptive End-to-End IoT Security Framework Using Explainable AI and LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13177v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 03:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 11:29:51.857158
• Title: An Adaptive End-to-End IoT Security Framework Using Explainable AI and LLMs
• Title（参考訳）: 説明可能なAIとLLMを用いた適応型エンドツーエンドIoTセキュリティフレームワーク
• Authors: Sudipto Baral, Sajal Saha, Anwar Haque,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習(ML),説明可能なAI(XAI),大規模言語モデル(LLM)を活用した,リアルタイムIoT攻撃検出および応答のための革新的なフレームワークを提案する。 私たちのエンドツーエンドフレームワークは、モデル開発からデプロイメントへのシームレスな移行を促進するだけでなく、既存の研究でしばしば欠落している現実世界のアプリケーション機能も表しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9662978733004601
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exponential growth of the Internet of Things (IoT) has significantly increased the complexity and volume of cybersecurity threats, necessitating the development of advanced, scalable, and interpretable security frameworks. This paper presents an innovative, comprehensive framework for real-time IoT attack detection and response that leverages Machine Learning (ML), Explainable AI (XAI), and Large Language Models (LLM). By integrating XAI techniques such as SHAP (SHapley Additive exPlanations) and LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) with a model-independent architecture, we ensure our framework's adaptability across various ML algorithms. Additionally, the incorporation of LLMs enhances the interpretability and accessibility of detection decisions, providing system administrators with actionable, human-understandable explanations of detected threats. Our end-to-end framework not only facilitates a seamless transition from model development to deployment but also represents a real-world application capability that is often lacking in existing research. Based on our experiments with the CIC-IOT-2023 dataset \cite{neto2023ciciot2023}, Gemini and OPENAI LLMS demonstrate unique strengths in attack mitigation: Gemini offers precise, focused strategies, while OPENAI provides extensive, in-depth security measures. Incorporating SHAP and LIME algorithms within XAI provides comprehensive insights into attack detection, emphasizing opportunities for model improvement through detailed feature analysis, fine-tuning, and the adaptation of misclassifications to enhance accuracy.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の指数関数的な成長は、サイバーセキュリティの脅威の複雑さと量を大幅に増加させ、高度でスケーラブルで解釈可能なセキュリティフレームワークの開発を必要としている。 本稿では、機械学習(ML)、説明可能なAI(XAI)、大規模言語モデル(LLM)を活用した、リアルタイムIoT攻撃検出および応答のための革新的で包括的なフレームワークを提案する。 SHAP(SHapley Additive exPlanations)やLIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)といったXAI技術をモデルに依存しないアーキテクチャに統合することにより、さまざまなMLアルゴリズムにまたがるフレームワークの適応性を確保する。 さらに、LSMの組み入れにより、検出決定の解釈可能性とアクセシビリティが向上し、システム管理者に検出された脅威の動作可能で人間に理解可能な説明を提供する。 私たちのエンドツーエンドフレームワークは、モデル開発からデプロイメントへのシームレスな移行を促進するだけでなく、既存の研究でしばしば欠落している現実世界のアプリケーション機能も表しています。 The CIC-IOT-2023 dataset \cite{neto2023ciciot2023}, Gemini and OPENAI LLMS shows unique strengths in attack mitigation: Gemini provide exact, focused strategy, OPENAI provides extensive, in-deepth security measures。 SHAPアルゴリズムとLIMEアルゴリズムをXAIに組み込むことで、攻撃検出、詳細な特徴分析、微調整、誤分類の適応によるモデル改善の機会を強調し、精度を高めることができる。

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