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J-GLOBAL ID：202202288059628770   整理番号：22A1104483

IoMTにおける侵入検知システムのための機械学習と深層学習法:調査【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning and Deep Learning Methods for Intrusion Detection Systems in IoMT: A survey

著者 (7件)： Rbah Yahya (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory) ,  Mahfoudi Mohammed (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory) ,  Balboul Younes (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory) ,  Fattah Mohammed (University of Moulay Ismail of Meknes,Image Laboratory) ,  Mazer Said (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory) ,  Elbekkali Moulhime (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory) ,  Bernoussi Benaissa (Sidi Mohamed Ben Abdellah University of FES,Artificial Intelligence & Data Science & Emerging Systems Laboratory)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IRASET  ページ： 1-9  発行年： 2022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： IoTへの医療関連センサとデバイスの統合は,IoMT(医学のインターネット)の進化をもたらした。IoMTは,患者のニーズをより効率的かつ効果的に満たすために,改善と投資として見ることができる。それは,特にCOVIDの世界的な影響の後,従来の健康管理システムを徐々に置換する。IoMT装置は医療現場におけるリアルタイムモニタリングを可能にし,医師が安全を安全に保ちながら優れたケアを提供する。IoMT応用が進化したので,これらのシステムに対するセキュリティ脅威とルーティング攻撃とDoS(サービスのDenial of Service)しかし,IDSは,それらの限られた処理資源とエネルギーのために,小さなIoMT装置によって管理されるために,一般に資源集約的である。この点に関して,機械学習と深層学習アプローチは,IoMTデバイス生成攻撃のための最も適切な検出と制御技術である。本研究の目的は,IoMTシステムにおける攻撃を検出する様々な方法を提示することである。さらに,筆者らは,IoMTネットワーク攻撃を防ぎ,検出するために提案された異なる機械学習(ML)と深層学習(DL)ベースのメカニズムをレビューし,比較し,提案した方法,性能,および限界を強調する。現在の防御セキュリティ対策の包括的な解析に基づいて,本研究は,IoMTネットワークのためのそれらのシステムの実際の設計のために,潜在的オープン研究関連課題と方向を特定して,それはこの分野における更なる研究を導くかもしれない。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： ネットワーク ,  経路選定 ,  健康管理 ,  センサ ,  セキュリティ ,  インターネット ,  *機械学習 ,  安全対策 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 防衛 ,  医療現場 ,  DoS ,  *侵入検知システム ,  モノのインターネット ,  *深層学習 , 【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)： 侵入検知システム ,  機械学習 ,  深層学習 ,  調査