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J-GLOBAL ID：202002280779357836   整理番号：20A2281642

モノのインターネットにおける侵入検出:系統的研究【JST・京大機械翻訳】

An Intrusion Detection in Internet of Things: A Systematic Study

著者 (2件)： Bhor Harsh Namdev (K. J. Somaiya IE & IT,Sion,Mumbai,India) ,  Kalla Mukesh (Sir Padampat Singhania University,Bhatewar,Rajasthan,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOSEC  ページ： 939-944  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モノのインターネット(IoT)は,様々な分野でポピュラーになっているWebと電子デバイスを協調するもう一つの世界である。例えば,スマート機器(iRobot),機械的手順,健康管理応用,スマートホームセキュリティシステム,生態学的監視など。それは,日常運動,持ち込み,および多数の利点によって,著者らの日にインターネット関連ガットの存在を拡張するが,その課題は安全問題につながる。ここ20年間,侵入検知システム(IDS)は,システムシェルターとデータフレームワークに対して重要な装置を発揮する。それでも,IoTに対する従来のIDSシステム上に置かれたのは,その特定の品質,例えば,集合のガッジット,明示的プロトコルスタック,および原理のため,厄介である。本論文では,IDSをIoTの努力のために検討した。主な目的は,重要なパターン,曝露された問題,および調査の可能性のある結果を区別することである。IDSは,同定技術,IDS割当てシステム,安全リスク,および証明方法論のような随伴特性によって示されるように,関連する研究で提案されたものを分類するのに使用される。IoTのためのIDS計画を提案するか,IDSに挿入されるIoTセキュリティ危険のための発生発見手順を作成する機構の一部を列挙するために,各特性に対する様々な潜在的結果を考察した。最良のフレームワークは,各日に10のボグス警報のボグス注意ペースで,63%から93%までの中程度の認識率において,準備情報で働いている古いアスサトを認識した。閉鎖率は,新規で新しいR2LとDoS攻撃者が試験情報のために明確に再生されたので,多くのレギュラブルであった。最良のフレームワークは,一般に,遠隔クライアントによる根レベルの利益への調和アクセスを含むこれらの新しいエピソードの大部分を区別するために無視した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： GATT ,  警報 ,  健康管理 ,  生態学 ,  セキュリティシステム ,  セキュリティ ,  Web【情報システム】 ,  *インターネット
準シソーラス用語： 避難所 ,  プロトコルスタック ,  *侵入検知 ,  認識率 ,  侵入検知システム ,  スマートホーム ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： インターネット ,  侵入 ,  系統 ,  研究