論文の概要: Enhancing IoT Network Security through Adaptive Curriculum Learning and XAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11618v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 17:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:19:10.212435
• Title: Enhancing IoT Network Security through Adaptive Curriculum Learning and XAI
• Title（参考訳）: 適応型カリキュラム学習とXAIによるIoTネットワークセキュリティの強化
• Authors: Sathwik Narkedimilli, Sujith Makam, Amballa Venkata Sriram, Sai Prashanth Mallellu, MSVPJ Sathvik, Ranga Rao Venkatesha Prasad,
• Abstract要約: 本研究では、LIMEを含む説明可能なAI(XAI)技術で強化されたスケーラブルで軽量なカリキュラム学習フレームワークを提案する。 提案モデルでは,Curriculum Learningの各段階で使用されるニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,短期的および長期的両方の依存関係を効率的に捕捉し,集中する。 実験結果は、CIC-IoV-2024とCIC-APT-IIoT-2024データセットで98%、EDGE-IIoTで97%の精度を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3958317527488535
• License:
• Abstract: To address the critical need for secure IoT networks, this study presents a scalable and lightweight curriculum learning framework enhanced with Explainable AI (XAI) techniques, including LIME, to ensure transparency and adaptability. The proposed model employs novel neural network architecture utilized at every stage of Curriculum Learning to efficiently capture and focus on both short- and long-term temporal dependencies, improve learning stability, and enhance accuracy while remaining lightweight and robust against noise in sequential IoT data. Robustness is achieved through staged learning, where the model iteratively refines itself by removing low-relevance features and optimizing performance. The workflow includes edge-optimized quantization and pruning to ensure portability that could easily be deployed in the edge-IoT devices. An ensemble model incorporating Random Forest, XGBoost, and the staged learning base further enhances generalization. Experimental results demonstrate 98% accuracy on CIC-IoV-2024 and CIC-APT-IIoT-2024 datasets and 97% on EDGE-IIoT, establishing this framework as a robust, transparent, and high-performance solution for IoT network security.
• Abstract（参考訳）: セキュアなIoTネットワークに対する重要なニーズに対処するため,本稿では,LIMEを含む説明可能なAI(XAI)技術によって拡張された,スケーラブルで軽量なカリキュラム学習フレームワークを提案する。 提案モデルでは,Curriculum Learningの各段階で使用されているニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,短期的および長期的両方の依存関係を効率的にキャプチャし,集中し,学習安定性を改善し,シーケンシャルなIoTデータにおけるノイズに対する軽量かつ堅牢性を維持しながら精度を向上させる。 ロバスト性は段階的学習によって達成され、モデルが低関連性の特徴を取り除き、パフォーマンスを最適化することで、反復的に洗練される。 このワークフローには、エッジ最適化量子化とプルーニングが含まれており、エッジIoTデバイスに容易にデプロイ可能なポータビリティを保証する。 ランダムフォレスト(Random Forest)、XGBoost(XGBoost)、ステージ学習ベースを組み込んだアンサンブルモデルにより、さらに一般化が促進される。 実験結果は、CIC-IoV-2024とCIC-APT-IIoT-2024データセットの98%、EDGE-IIoTの97%の精度を示し、IoTネットワークセキュリティのための堅牢で透明で高性能なソリューションとして、このフレームワークを確立した。

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