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J-GLOBAL ID：202202226691776524   整理番号：22A0554418

IoT-23データセットのためのサイバー攻撃を検出するための生成深層学習【JST・京大機械翻訳】

Generative Deep Learning to Detect Cyberattacks for the IoT-23 Dataset

著者 (5件)： Abdalgawad N. (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Sajun A. (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Kaddoura Y. (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Zualkernan I. A. (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, Sharjah, United Arab Emirates) ,  Aloul F. (Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah, Sharjah, United Arab Emirates)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 6430-6441  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： モノのインターネット(IoT)の急速な成長は,インターネットに接続されたIoTデバイスの10億を追加することが期待される。これらのデバイスはサイバー攻撃のための広大な攻撃表面を表す。例えば,これらのIoTデバイスは,サービス(DDoS)攻撃の分散型ディニアを可能にするため,ボットネットに感染できる。署名ベースの侵入検知システムはそのような攻撃のための伝統的対策である。しかし,これらの方法は人間の専門家に依存し,更新に関して時間がかかり,すべての攻撃タイプ,特にゼロ日攻撃を排気しないかもしれない。深層学習は,侵入検出においていくつかの有望性を示した。本論文では,ネットワークデータの分析に基づく侵入者を検出するために,Adversarial Autoencoder(AAE)および双方向Generative Adversarial Network(BiGAN)のような生成深層学習法の使用が可能であることを示す。Somfyドアロック,Philips HueおよびアマゾンEchoデバイスに基づく最近投稿された完全IoT-23データセットを用いて,DDoSのような多様な攻撃およびMirai,OkirukおよびToriiのような様々なボットネットを検出する,生成深層学習モデルを訓練した。1.8百万以上のネットワークフローを用いて,様々なモデルを訓練した。得られた生成モデルは,ランダムフォレストのような従来の機械学習技術より優れている。AAEとBiGANベースのモデルは,0.99のF1-Scoreを達成できた。また,未知の攻撃を検出するBiGANを,0.85から1までのF1-Scoreによる新しいゼロ日攻撃を検出するために訓練した。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： データ ,  ネットワーク ,  ドアロック ,  インターネット ,  *機械学習 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： DDoS攻撃 ,  ネットワークフロー ,  生成モデル ,  ボットネット ,  ランダムフォレスト ,  侵入検知システム ,  *モノのインターネット ,  機械学習技術 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： IoT ,  データセット ,  サイバー攻撃 ,  深層学習