論文の概要: Enhanced Hybrid Deep Learning Approach for Botnet Attacks Detection in IoT Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06138v1
- Date: Mon, 10 Feb 2025 03:59:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:33:13.137866
- Title: Enhanced Hybrid Deep Learning Approach for Botnet Attacks Detection in IoT Environment
- Title（参考訳）: IoT環境におけるボットネット攻撃検出のためのハイブリッドディープラーニングアプローチの強化
- Authors: A. Karthick kumar, S. Rathnamala, T. Vijayashanthi, M. Prabhananthakumar, Alavikunhu Panthakkan, Shadi Atalla, Wathiq Mansoor,
- Abstract要約: BotnetはIoTデバイスやシステムに対する信頼の喪失を攻撃し、セキュリティ、信頼性、整合性への信頼を損なう。
ディープラーニング技術は、データの複雑なパターンを分析して学習する能力により、ボットネット攻撃の検出を大幅に強化した。
本研究では、ボットネット攻撃検出のためのディープ畳み込みニューラルネットワーク、Bi-Directional Long Short-Term Memory(Bi-LSTM)、Bi-Directional Gated Recurrent Unit(Bi-GRU)、Recurrent Neural Networks(RNN)の積み重ねを提案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5384718724090648
- License:
- Abstract: Cyberattacks in an Internet of Things (IoT) environment can have significant impacts because of the interconnected nature of devices and systems. An attacker uses a network of compromised IoT devices in a botnet attack to carry out various harmful activities. Detecting botnet attacks poses several challenges because of the intricate and evolving nature of these threats. Botnet attacks erode trust in IoT devices and systems, undermining confidence in their security, reliability, and integrity. Deep learning techniques have significantly enhanced the detection of botnet attacks due to their ability to analyze and learn from complex patterns in data. This research proposed the stacking of Deep convolutional neural networks, Bi-Directional Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), Bi-Directional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU), and Recurrent Neural Networks (RNN) for botnet attacks detection. The UNSW-NB15 dataset is utilized for botnet attacks detection. According to experimental results, the proposed model accurately provides for the intricate patterns and features of botnet attacks, with a testing accuracy of 99.76%. The proposed model also identifies botnets with a high ROC-AUC curve value of 99.18%. A performance comparison of the proposed method with existing state-of-the-art models confirms its higher performance. The outcomes of this research could strengthen cyber security procedures and safeguard against new attacks.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)環境におけるサイバー攻撃は、デバイスやシステムの相互接続性のために、大きな影響を与える可能性がある。
攻撃者は、ボットネット攻撃で侵入されたIoTデバイスのネットワークを使用して、さまざまな有害な活動を実行する。
ボットネット攻撃の検出には、これらの脅威の性質が複雑で進化しているため、いくつかの課題がある。
BotnetはIoTデバイスやシステムに対する信頼の喪失を攻撃し、セキュリティ、信頼性、整合性への信頼を損なう。
ディープラーニング技術は、データの複雑なパターンを分析して学習する能力により、ボットネット攻撃の検出を大幅に強化した。
本研究では、ボットネット攻撃検出のためのディープ畳み込みニューラルネットワーク、Bi-Directional Long Short-Term Memory(Bi-LSTM)、Bi-Directional Gated Recurrent Unit(Bi-GRU)、Recurrent Neural Networks(RNN)の積み重ねを提案した。
UNSW-NB15データセットはボットネット攻撃検出に使用される。
実験結果によると、提案モデルはボットネット攻撃の複雑なパターンと特徴を正確に提供し、テスト精度は99.76%である。
提案したモデルは、高いROC-AUC曲線値99.18%のボットネットも同定する。
提案手法と既存最先端モデルの性能比較により,高い性能が確認された。
この研究の結果は、サイバーセキュリティの手順を強化し、新たな攻撃に対する安全を守る可能性がある。
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