論文の概要: Leveraging Machine Learning Techniques in Intrusion Detection Systems for Internet of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07220v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 18:52:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:23:58.537974
• Title: Leveraging Machine Learning Techniques in Intrusion Detection Systems for Internet of Things
• Title（参考訳）: モノのインターネット侵入検知システムにおける機械学習技術の活用
• Authors: Saeid Jamshidi, Amin Nikanjam, Nafi Kawser Wazed, Foutse Khomh,
• Abstract要約: 従来の侵入検知システム(IDS)は、IoTネットワークの動的かつ大規模な性質を管理するのに不足することが多い。 本稿では,機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術がIoT環境におけるIDSのパフォーマンスを大幅に向上させる方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.185300073739098
• License:
• Abstract: As the Internet of Things (IoT) continues to expand, ensuring the security of connected devices has become increasingly critical. Traditional Intrusion Detection Systems (IDS) often fall short in managing the dynamic and large-scale nature of IoT networks. This paper explores how Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) techniques can significantly enhance IDS performance in IoT environments. We provide a thorough overview of various IDS deployment strategies and categorize the types of intrusions common in IoT systems. A range of ML methods -- including Support Vector Machines, Naive Bayes, K-Nearest Neighbors, Decision Trees, and Random Forests -- are examined alongside advanced DL models such as LSTM, CNN, Autoencoders, RNNs, and Deep Belief Networks. Each technique is evaluated based on its accuracy, efficiency, and suitability for real-world IoT applications. We also address major challenges such as high false positive rates, data imbalance, encrypted traffic analysis, and the resource constraints of IoT devices. In addition, we highlight the emerging role of Generative AI and Large Language Models (LLMs) in improving threat detection, automating responses, and generating intelligent security policies. Finally, we discuss ethical and privacy concerns, underscoring the need for responsible and transparent implementation. This paper aims to provide a comprehensive framework for developing adaptive, intelligent, and secure IDS solutions tailored for the evolving landscape of IoT.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)が拡大を続けるにつれ、接続されたデバイスのセキュリティがますます重要になっている。 従来の侵入検知システム(IDS)は、IoTネットワークの動的かつ大規模な性質を管理するのに不足することが多い。 本稿では,機械学習(ML)とディープラーニング(DL)技術がIoT環境におけるIDSのパフォーマンスを大幅に向上させる方法について検討する。 IDSのデプロイメント戦略を概観し、IoTシステムに共通する侵入の種類を分類する。 Support Vector Machines、Naive Bayes、K-Nearest Neighbors、Decision Trees、Random ForestsなどのMLメソッドは、LSTM、CNN、Autoencoders、RNN、Deep Belief Networksといった先進的なDLモデルと共に検討されている。 各テクニックは、実際のIoTアプリケーションに対する正確性、効率、適合性に基づいて評価される。 また、高い偽陽性率、データ不均衡、暗号化トラフィック分析、IoTデバイスのリソース制約といった大きな課題にも対処しています。 さらに、脅威検出の改善、応答の自動化、インテリジェントなセキュリティポリシの生成において、ジェネレーティブAIと大規模言語モデル(LLM)の新たな役割を強調します。 最後に、倫理的およびプライバシー上の懸念について議論し、責任と透明性のある実装の必要性を強調します。 本稿は、IoTの進化する展望に合わせて、適応的でインテリジェントでセキュアなIDSソリューションを開発するための包括的なフレームワークを提供することを目的とする。

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