論文の概要: Federated Learning-Driven Cybersecurity Framework for IoT Networks with Privacy-Preserving and Real-Time Threat Detection Capabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10599v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 23:11:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:12:07.869251
• Title: Federated Learning-Driven Cybersecurity Framework for IoT Networks with Privacy-Preserving and Real-Time Threat Detection Capabilities
• Title（参考訳）: プライバシ保護とリアルタイム脅威検出機能を備えたIoTネットワークのためのフェデレーション学習駆動型サイバーセキュリティフレームワーク
• Authors: Milad Rahmati,
• Abstract要約: 従来の集中型セキュリティ手法は、IoTネットワークにおけるプライバシ保護とリアルタイム脅威検出のバランスをとるのに苦労することが多い。 本研究では,IoT環境に特化したフェデレート学習駆動型サイバーセキュリティフレームワークを提案する。 局所的に訓練されたモデルのセキュアアグリゲーションは、同型暗号を用いて達成され、機密情報を漏らさずに協調学習が可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The rapid expansion of the Internet of Things (IoT) ecosystem has transformed various sectors but has also introduced significant cybersecurity challenges. Traditional centralized security methods often struggle to balance privacy preservation and real-time threat detection in IoT networks. To address these issues, this study proposes a Federated Learning-Driven Cybersecurity Framework designed specifically for IoT environments. The framework enables decentralized data processing by training models locally on edge devices, ensuring data privacy. Secure aggregation of these locally trained models is achieved using homomorphic encryption, allowing collaborative learning without exposing sensitive information. The proposed framework utilizes recurrent neural networks (RNNs) for anomaly detection, optimized for resource-constrained IoT networks. Experimental results demonstrate that the system effectively detects complex cyber threats, including distributed denial-of-service (DDoS) attacks, with over 98% accuracy. Additionally, it improves energy efficiency by reducing resource consumption by 20% compared to centralized approaches. This research addresses critical gaps in IoT cybersecurity by integrating federated learning with advanced threat detection techniques. The framework offers a scalable and privacy-preserving solution adaptable to various IoT applications. Future work will explore the integration of blockchain for transparent model aggregation and quantum-resistant cryptographic methods to further enhance security in evolving technological landscapes.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)エコシステムの急速な拡大は、さまざまな分野を変えつつ、重要なサイバーセキュリティ課題も導入している。 従来の集中型セキュリティ手法は、IoTネットワークにおけるプライバシ保護とリアルタイム脅威検出のバランスをとるのに苦労することが多い。 これらの問題に対処するために,本研究では,IoT環境に特化したフェデレーション学習駆動型サイバーセキュリティフレームワークを提案する。 このフレームワークは、エッジデバイス上でモデルをローカルにトレーニングすることで、分散データ処理を可能にし、データのプライバシを確保する。 これらの局所的に訓練されたモデルのセキュアアグリゲーションは、同型暗号を用いて達成され、機密情報を漏らさずに協調学習が可能である。 提案フレームワークは、リソース制約付きIoTネットワークに最適化された異常検出に、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を利用する。 実験の結果,DDoS攻撃を含む複雑なサイバー脅威を,98%以上の精度で効果的に検出できることがわかった。 さらに、中央集権的なアプローチに比べて、資源消費を20%削減することでエネルギー効率を向上させる。 本研究は、フェデレーション学習と高度な脅威検出技術を統合することにより、IoTサイバーセキュリティにおける重要なギャップに対処する。 このフレームワークは、さまざまなIoTアプリケーションに適応可能な、スケーラブルでプライバシ保護のソリューションを提供する。 今後の研究は、透明なモデルアグリゲーションのためのブロックチェーンと、進化する技術的景観におけるセキュリティをさらに強化するための量子耐性暗号メソッドの統合について検討する。

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