論文の概要: Machine Learning-Based Intrusion Detection and Prevention System for IIoT Smart Metering Networks: Challenges and Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11138v1
• Date: Sun, 16 Feb 2025 14:08:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:51.875209
• Title: Machine Learning-Based Intrusion Detection and Prevention System for IIoT Smart Metering Networks: Challenges and Solutions
• Title（参考訳）: IIoTスマート計測ネットワークにおける機械学習による侵入検知・防止システム:課題と解決
• Authors: Sahar Lazim, Qutaiba I. Ali,
• Abstract要約: 本稿では、IIoTベースのスマート計測ネットワークの安全性に関する課題について考察する。 エッジデバイスを保護するための機械学習ベースの侵入検知システム(IDPS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The Industrial Internet of Things (IIoT) has revolutionized industries by enabling automation, real-time data exchange, and smart decision-making. However, its increased connectivity introduces cybersecurity threats, particularly in smart metering networks, which play a crucial role in monitoring and optimizing energy consumption. This paper explores the challenges associated with securing IIoT-based smart metering networks and proposes a Machine Learning (ML)-based Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) for safeguarding edge devices. The study reviews various intrusion detection approaches, highlighting the strengths and limitations of both signature-based and anomaly-based detection techniques. The findings suggest that integrating ML-driven IDPS in IIoT smart metering environments enhances security, efficiency, and resilience against evolving cyber threats.
• Abstract（参考訳）: 産業用IoT(Industrial Internet of Things)は、自動化、リアルタイムデータ交換、スマート意思決定を可能にし、産業に革命をもたらした。 しかし、コネクティビティの増大は、特にスマートな計測ネットワークにおいて、エネルギー消費の監視と最適化において重要な役割を果たすサイバーセキュリティの脅威をもたらす。 本稿では、IIoTベースのスマート計測ネットワークの確保に関わる課題について検討し、エッジデバイスを保護するための機械学習(ML)ベースの侵入検知システム(IDPS)を提案する。 この研究は、様々な侵入検出手法をレビューし、シグネチャベースと異常に基づく検出技術の長所と短所を強調した。 この結果は、IIoTスマート測定環境にML駆動IDPSを統合することで、進化するサイバー脅威に対するセキュリティ、効率、レジリエンスを高めることを示唆している。

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