論文の概要: Hybrid Machine Learning Models for Intrusion Detection in IoT: Leveraging a Real-World IoT Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12382v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 23:41:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:28.948684
• Title: Hybrid Machine Learning Models for Intrusion Detection in IoT: Leveraging a Real-World IoT Dataset
• Title（参考訳）: IoTにおける侵入検出のためのハイブリッド機械学習モデル:実世界のIoTデータセットを活用する
• Authors: Md Ahnaf Akif, Ismail Butun, Andre Williams, Imadeldin Mahgoub,
• Abstract要約: これらの脅威を緩和するためには、侵入検知システム(IDS)が不可欠である。 機械学習(ML)の最近の進歩は、改善のための有望な道を提供する。 本研究は、いくつかのスタンドアロンMLモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rapid growth of the Internet of Things (IoT) has revolutionized industries, enabling unprecedented connectivity and functionality. However, this expansion also increases vulnerabilities, exposing IoT networks to increasingly sophisticated cyberattacks. Intrusion Detection Systems (IDS) are crucial for mitigating these threats, and recent advancements in Machine Learning (ML) offer promising avenues for improvement. This research explores a hybrid approach, combining several standalone ML models such as Random Forest (RF), XGBoost, K-Nearest Neighbors (KNN), and AdaBoost, in a voting-based hybrid classifier for effective IoT intrusion detection. This ensemble method leverages the strengths of individual algorithms to enhance accuracy and address challenges related to data complexity and scalability. Using the widely-cited IoT-23 dataset, a prominent benchmark in IoT cybersecurity research, we evaluate our hybrid classifiers for both binary and multi-class intrusion detection problems, ensuring a fair comparison with existing literature. Results demonstrate that our proposed hybrid models, designed for robustness and scalability, outperform standalone approaches in IoT environments. This work contributes to the development of advanced, intelligent IDS frameworks capable of addressing evolving cyber threats.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の急速な成長は産業に革命をもたらし、前例のない接続性と機能を可能にした。 しかし、この拡張により脆弱性が増加し、IoTネットワークがますます高度なサイバー攻撃に晒される。 侵入検知システム(IDS)は、これらの脅威を軽減し、機械学習(ML)の最近の進歩は、改善のための有望な道を提供する。 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、XGBoost、K-Nearest Neighbors(KNN)、AdaBoostなどのスタンドアロンMLモデルを、効果的なIoT侵入検出のための投票ベースのハイブリッド分類器に組み合わせ、ハイブリッドアプローチを検討する。 このアンサンブル法は、個々のアルゴリズムの強みを活用して精度を高め、データの複雑さとスケーラビリティに関わる課題に対処する。 IoTサイバーセキュリティ研究において顕著なベンチマークである、広く推奨されているIoT-23データセットを使用して、バイナリとマルチクラスの侵入検出問題の両方に対して、ハイブリッド分類器を評価し、既存の文献と公正な比較を確実にする。 提案したハイブリッドモデルは、堅牢性とスケーラビリティのために設計され、IoT環境におけるスタンドアロンアプローチよりも優れています。 この研究は、進化するサイバー脅威に対処できる高度なインテリジェントIDSフレームワークの開発に寄与する。

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