通过变分自动编码器检测物联网僵尸网络攻击

Anais do VI Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2022) Pub Date : 2022-05-23 DOI:10.5753/courb.2022.223573

A. A. Cunha, J. B. Borges, A. A. F. Loureiro

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摘要

物联网(IoT)是一个全球性的趋势，它在社会中的重要性与日俱增。随着物联网网络的普及，了解物联网网络的功能，考虑安全等相关要求也变得很重要。本文提出了一种基于变分自动编码器(VAE)的深度学习模型，该模型能够检测由僵尸网络攻击引起的物联网设备流量异常。在已知的N-BaIoT数据集上进行的实验和获得的结果与最近研究的基线进行了比较。结果表明，该策略适用于攻击检测任务，可以提高低延迟响应物联网环境的安全性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

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Detecção de Ataques de Botnets em IoT via Variational Autoencoder

A Internet das Coisas (IoT) é uma tendência mundial, e sua importância na sociedade cresce com o passar dos anos. Com sua popularidade, também tornou-se importante entender a funcionalidade das redes IoT, levando em consideração requisitos relevantes como a segurança. Esse trabalho fornece um modelo de Aprendizado Profundo (DL) baseado no Variational Autoencoder (VAE), capaz de detectar anomalias no tráfego de dispositivos IoT causadas por ataques de botnets. Os experimentos conduzidos sobre um conjunto de dados conhecido, o N-BaIoT, e os resultados alcançados são comparados aos baselines de estudos recentes. Os resultados demonstram que a estratégia proposta é adequada para a tarefa de detecção de ataques e pode melhorar a segurança em ambientes IoT com respostas em baixa latência.

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