論文の概要: Advanced Cyberattack Detection in Internet of Medical Things (IoMT) Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23306v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 14:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:03:32.581863
• Title: Advanced Cyberattack Detection in Internet of Medical Things (IoMT) Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた医用物インターネット(IoMT)の高度サイバー攻撃検出
• Authors: Alireza Mohammadi, Hosna Ghahramani, Seyyed Amir Asghari, Mehdi Aminian,
• Abstract要約: インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)の医療システムへの統合は、患者のケアを大幅に強化した。 本稿では、IoMT環境におけるサイバー攻撃を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4499463058550681
• License:
• Abstract: The increasing integration of the Internet of Medical Things (IoMT) into healthcare systems has significantly enhanced patient care but has also introduced critical cybersecurity challenges. This paper presents a novel approach based on Convolutional Neural Networks (CNNs) for detecting cyberattacks within IoMT environments. Unlike previous studies that predominantly utilized traditional machine learning (ML) models or simpler Deep Neural Networks (DNNs), the proposed model leverages the capabilities of CNNs to effectively analyze the temporal characteristics of network traffic data. Trained and evaluated on the CICIoMT2024 dataset, which comprises 18 distinct types of cyberattacks across a range of IoMT devices, the proposed CNN model demonstrates superior performance compared to previous state-of-the-art methods, achieving a perfect accuracy of 99% in binary, categorical, and multiclass classification tasks. This performance surpasses that of conventional ML models such as Logistic Regression, AdaBoost, DNNs, and Random Forests. These findings highlight the potential of CNNs to substantially improve IoMT cybersecurity, thereby ensuring the protection and integrity of connected healthcare systems.
• Abstract（参考訳）: インターネット・オブ・メディカル・モノ(IoMT)の医療システムへの統合は、患者のケアを著しく強化する一方で、重要なサイバーセキュリティの課題も導入している。 本稿では、IoMT環境におけるサイバー攻撃を検出するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく新しいアプローチを提案する。 従来の機械学習(ML)モデルやより単純なディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを利用する従来の研究とは異なり、提案モデルはCNNの機能を活用して、ネットワークトラフィックデータの時間的特性を効果的に分析する。 IoMTデバイスにまたがる18種類のサイバー攻撃を含むCICIoMT2024データセットをトレーニングし、評価し、提案したCNNモデルは、従来の最先端手法と比較して優れた性能を示し、バイナリ、分類、およびマルチクラス分類タスクにおいて完全な精度を達成する。 このパフォーマンスは、ロジスティック回帰、AdaBoost、DNN、ランダムフォレストといった従来のMLモデルを上回る。 これらの知見は、CNNがIoMTサイバーセキュリティを大幅に改善し、接続された医療システムの保護と整合性を確保する可能性を浮き彫りにしている。

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