論文の概要: Enhancing IoT-Botnet Detection using Variational Auto-encoder and Cost-Sensitive Learning: A Deep Learning Approach for Imbalanced Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01437v1
• Date: Sat, 26 Apr 2025 02:04:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.098688
• Title: Enhancing IoT-Botnet Detection using Variational Auto-encoder and Cost-Sensitive Learning: A Deep Learning Approach for Imbalanced Datasets
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダとコスト感性学習によるIoTボットネット検出の強化:不均衡データセットの深層学習アプローチ
• Authors: Hassan Wasswa, Timothy Lynar, Hussein Abbass,
• Abstract要約: 本研究では,可変オートエンコーダ(VAE)とコスト感受性学習を活用して,IoTボットネット検出モデルを開発した。 目的は、機械学習モデルでしばしば見逃されるマイノリティクラス攻撃トラフィックインスタンスの検出を強化することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet of Things (IoT) technology has rapidly gained popularity with applications widespread across a variety of industries. However, IoT devices have been recently serving as a porous layer for many malicious attacks to both personal and enterprise information systems with the most famous attacks being botnet-related attacks. The work in this study leveraged Variational Auto-encoder (VAE) and cost-sensitive learning to develop lightweight, yet effective, models for IoT-botnet detection. The aim is to enhance the detection of minority class attack traffic instances which are often missed by machine learning models. The proposed approach is evaluated on a multi-class problem setting for the detection of traffic categories on highly imbalanced datasets. The performance of two deep learning models including the standard feed forward deep neural network (DNN), and Bidirectional-LSTM (BLSTM) was evaluated and both recorded commendable results in terms of accuracy, precision, recall and F1-score for all traffic classes.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)テクノロジは、さまざまな業界にまたがるアプリケーションで急速に人気を集めています。 しかし、最近IoTデバイスは、個人情報システムと企業情報システムの両方に対する多くの悪意ある攻撃のための多孔質層として機能し、最も有名な攻撃はボットネット関連の攻撃である。 本研究では、可変オートエンコーダ(VAE)とコスト感受性学習を活用して、IoT-ボットネット検出のための軽量で効果的なモデルを開発した。 目的は、機械学習モデルでしばしば見逃されるマイノリティクラス攻撃トラフィックインスタンスの検出を強化することである。 提案手法は、高度に不均衡なデータセット上での交通カテゴリ検出のためのマルチクラス問題設定に基づいて評価される。 標準フィードフォワードディープニューラルネットワーク(DNN)と双方向LSTM(BLSTM)を含む2つのディープラーニングモデルの性能を評価し,全トラフィッククラスに対する精度,精度,リコール,F1スコアの両結果を記録した。

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