論文の概要: Adaptive Cyber-Attack Detection in IIoT Using Attention-Based LSTM-CNN Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13962v1
- Date: Tue, 21 Jan 2025 20:52:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-27 14:58:24.438268
- Title: Adaptive Cyber-Attack Detection in IIoT Using Attention-Based LSTM-CNN Models
- Title（参考訳）: アテンションベースLSTM-CNNモデルを用いたIIoTの適応サイバーアタック検出
- Authors: Afrah Gueriani, Hamza Kheddar, Ahmed Cherif Mazari,
- Abstract要約: 本研究では,ハイブリッドLSTM畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアーキテクチャに基づく高度な侵入検出(IDS)の開発と評価を行う。
本研究は二項分類と多項分類という2つの重要な分類課題に焦点を当てている。
バイナリ分類では、モデルはほぼ完全な精度を達成し、マルチクラス分類では、高い精度 (99.04%) を維持し、様々な攻撃タイプを0.0220%の損失値で効果的に分類した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23408308015481666
- License:
- Abstract: The rapid expansion of the industrial Internet of things (IIoT) has introduced new challenges in securing critical infrastructures against sophisticated cyberthreats. This study presents the development and evaluation of an advanced Intrusion detection (IDS) based on a hybrid LSTM-convolution neural network (CNN)-Attention architecture, specifically designed to detect and classify cyberattacks in IIoT environments. The research focuses on two key classification tasks: binary and multi-class classification. The proposed models was rigorously tested using the Edge-IIoTset dataset. To mitigate the class imbalance in the dataset, the synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) was employed to generate synthetic samples for the underrepresented classes. This ensured that the model could learn effectively from all classes, thereby improving the overall classification performance. Through systematic experimentation, various deep learning (DL) models were compared, ultimately demonstrating that the LSTM-CNN-Attention model consistently outperformed others across key performance metrics. In binary classification, the model achieved near-perfect accuracy, while in multi-class classification, it maintained a high accuracy level (99.04%), effectively categorizing different attack types with a loss value of 0.0220%.
- Abstract（参考訳）: 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)の急速な拡張は、高度なサイバー脅威に対する重要なインフラストラクチャの確保において、新たな課題をもたらしている。
本研究は,IDS(Advanced Intrusion Detection)の開発と評価を,IIoT環境におけるサイバー攻撃の検出と分類を目的とした,ハイブリッドLSTM畳み込みニューラルネットワーク(CNN)-Attentionアーキテクチャに基づいて行った。
本研究は二項分類と多項分類という2つの重要な分類課題に焦点を当てている。
提案されたモデルは、Edge-IIoTsetデータセットを使用して厳格にテストされた。
データセットにおけるクラス不均衡を軽減するため, 少数派オーバーサンプリング技術 (SMOTE) を用いて, 不足クラスに対する合成サンプルを生成した。
これにより、モデルがすべてのクラスから効果的に学習できることが保証され、全体的な分類性能が向上した。
体系的な実験を通じて、様々なディープラーニング(DL)モデルを比較し、最終的にLSTM-CNN-Attentionモデルが主要なパフォーマンス指標で常に他のモデルよりも優れていたことを実証した。
バイナリ分類では、モデルはほぼ完全な精度を達成し、マルチクラス分類では、高い精度 (99.04%) を維持し、様々な攻撃タイプを0.0220%の損失値で効果的に分類した。
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