論文の概要: Optimized detection of cyber-attacks on IoT networks via hybrid deep learning models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11470v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 06:01:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:13:32.894387
• Title: Optimized detection of cyber-attacks on IoT networks via hybrid deep learning models
• Title（参考訳）: ハイブリッドディープラーニングモデルによるIoTネットワーク上のサイバー攻撃の最適検出
• Authors: Ahmed Bensaoud, Jugal Kalita,
• Abstract要約: モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な拡張は、サイバー攻撃のリスクを高めている。 本研究は,自己組織マップ(SOMs),ディープリーフネットワーク(DBNs),およびオートエンコーダを組み合わせた新たなアプローチを導入し,既知の,あるいはこれまで目に見えない攻撃パターンを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.136205674624813
• License:
• Abstract: The rapid expansion of Internet of Things (IoT) devices has increased the risk of cyber-attacks, making effective detection essential for securing IoT networks. This work introduces a novel approach combining Self-Organizing Maps (SOMs), Deep Belief Networks (DBNs), and Autoencoders to detect known and previously unseen attack patterns. A comprehensive evaluation using simulated and real-world traffic data is conducted, with models optimized via Particle Swarm Optimization (PSO). The system achieves an accuracy of up to 99.99% and Matthews Correlation Coefficient (MCC) values exceeding 99.50%. Experiments on NSL-KDD, UNSW-NB15, and CICIoT2023 confirm the model's strong performance across diverse attack types. These findings suggest that the proposed method enhances IoT security by identifying emerging threats and adapting to evolving attack strategies.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイス(Internet of Things)の急速な拡張により、サイバー攻撃のリスクが増大し、IoTネットワークを保護する上で効果的な検出が不可欠になった。 本研究は,自己組織マップ(SOMs),ディープリーフネットワーク(DBNs),およびオートエンコーダを組み合わせた新たなアプローチを導入し,既知の,あるいはこれまで目に見えない攻撃パターンを検出する。 シミュレーションおよび実世界の交通データを用いた包括的評価を行い,Particle Swarm Optimization (PSO) によるモデル最適化を行った。 このシステムは99.99%の精度を達成し、マシューズ相関係数(MCC)は99.50%を超える。 NSL-KDD、UNSW-NB15、CICIoT2023の実験により、様々な攻撃タイプにわたるモデルの性能が確認された。 これらの結果は,新たな脅威を特定し,攻撃戦略の進化に適応することにより,IoTセキュリティを向上させることを示唆している。

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