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J-GLOBAL ID：202202215194117377   整理番号：22A0457446

UNSW-NB15およびBot-IoTデータ集合を用いたDoSおよびDDoS攻撃のためのプロトコルベース深層侵入検出【JST・京大機械翻訳】

Protocol-Based Deep Intrusion Detection for DoS and DDoS Attacks Using UNSW-NB15 and Bot-IoT Data-Sets

著者 (7件)： Zeeshan Muhammad (Department of Computing, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Riaz Qaiser (Department of Computing, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Bilal Muhammad Ahmad (Department of Computing, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Shahzad Muhammad K. (Department of Computing, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan) ,  Jabeen Hajira (CEPLAS-Cluster of Excellence on Plant Sciences, University of Cologne, Albertus-Magnus-Platz, Koeln, Germany) ,  Haider Syed Ali (Department of Computer and Information Sciences, State University of New York at Fredonia, Fredonia, NY, USA) ,  Rahim Azizur (Department of Computing, School of Electrical Engineering and Computer Science, National University of Sciences and Technology, Islamabad, Pakistan)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 2269-2283  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： その開始以来,モノのインターネット(IoT)はブレークスルー技術としてマッシュルームの成長を目撃している。ナットシェルでは,IoTはデバイスとデータの統合であり,プロセスを自動的に自動化し,ある程度集中する。IoTはビジネスを改革し,社会を全体として変換する。この技術をさらに進めると,検出と弱点認識を利用する必要性は,クリティカルな資源とビジネス機能への未許可のアクセスを防止するために増加し,それによってシステムを利用できない。サービス(DoS)と分散DoS攻撃は,すべて一般的である。本論文では,フローと伝送制御プロトコル(TCP)に基づくUNSWNB15とBot-IoTデータセットからの特徴を比較することにより,IoTトラヒックからパケットのデータセットを作成するプロトコルベース深侵入検出(PB-DID)アーキテクチャを提案した。著者らは,不均衡および過剰適合のような問題の注意によって,非正規,DoSおよびDDoSトラフィックを一意的に分類した。深層学習(DL)技術を用いて96.3%の分類精度を達成した。Copyright 2022 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： 自動化 ,  ナット ,  マッシュルーム ,  深層 ,  計算機アーキテクチャ ,  *パケット ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *DDoS攻撃 ,  *DoS ,  *モノのインターネット ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  音声処理  (JE05000E) ,  信号理論  (ND02020G) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (8件)： BOT ,  IoT ,  データ集合 ,  DOS ,  DDoS攻撃 ,  プロトコル ,  深層 ,  侵入