論文の概要: A Conditional Tabular GAN-Enhanced Intrusion Detection System for Rare Attacks in IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06031v1
• Date: Sun, 09 Feb 2025 21:13:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:09.040160
• Title: A Conditional Tabular GAN-Enhanced Intrusion Detection System for Rare Attacks in IoT Networks
• Title（参考訳）: IoTネットワークにおけるニアアタックのための条件付きタブラルGAN強化侵入検知システム
• Authors: Safaa Menssouri, El Mehdi Amhoud,
• Abstract要約: モノのインターネット(IoT)ネットワークは、6G技術によって強化され、さまざまな産業に変化をもたらしている。 彼らの普及は、特に稀だが潜在的に破壊的なサイバー攻撃を検出する際に、重大なセキュリティリスクをもたらす。 従来のIDSは、IoTデータの深刻なクラス不均衡により、まれな攻撃を検出するのに苦労することが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1970409518725493
• License:
• Abstract: Internet of things (IoT) networks, boosted by 6G technology, are transforming various industries. However, their widespread adoption introduces significant security risks, particularly in detecting rare but potentially damaging cyber-attacks. This makes the development of robust IDS crucial for monitoring network traffic and ensuring their safety. Traditional IDS often struggle with detecting rare attacks due to severe class imbalances in IoT data. In this paper, we propose a novel two-stage system called conditional tabular generative synthetic minority data generation with deep neural network (CTGSM-DNN). In the first stage, a conditional tabular generative adversarial network (CTGAN) is employed to generate synthetic data for rare attack classes. In the second stage, the SMOTEENN method is applied to improve dataset quality. The full study was conducted using the CSE-CIC-IDS2018 dataset, and we assessed the performance of the proposed IDS using different evaluation metrics. The experimental results demonstrated the effectiveness of the proposed multiclass classifier, achieving an overall accuracy of 99.90% and 80% accuracy in detecting rare attacks.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)ネットワークは、6G技術によって強化され、さまざまな産業に変化をもたらしている。 しかし、彼らの普及は、特に稀だが潜在的に破壊的なサイバー攻撃を検出する際に、重大なセキュリティリスクをもたらす。 これにより、ネットワークトラフィックの監視と安全性確保に堅牢なIDSの開発が不可欠になる。 従来のIDSは、IoTデータの深刻なクラス不均衡により、まれな攻撃を検出するのに苦労することが多い。 本稿では,Deep Neural Network (CTGSM-DNN) を用いた条件付き表生成合成マイノリティデータ生成方式を提案する。 第1段階では、条件付き表生成対向ネットワーク(CTGAN)を用いて、稀な攻撃クラスのための合成データを生成する。 第2段階では,データセットの品質向上のためにSMOTEENN法を適用した。 CSE-CIC-IDS2018データセットを用いて全調査を行い、異なる評価指標を用いて提案したIDSの性能評価を行った。 実験の結果, 提案した多クラス分類器の有効性が示され, 全体の精度は99.90%, 80%であった。

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