Apr, 2024

基于图神经网络的多阶段攻击检测与预测：IoT 可行性研究

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TL;DR提出了一种受 Lockheed Martin 网络攻击链启发的新型 3 阶段入侵检测系统，用于检测复杂多步骤的攻击，通过第一个和第二个阶段的检测来预测第三个阶段的攻击，使用 ToN IoT 数据集，实现了平均 94% 的 F1 分数，性能优于基于随机森林模型的基准方法。
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发现论文，激发创造
  • 用于检测 MQTT-IoT 协议攻击的多类分类方法

    我们的工作集中于创建分类模型，以数据集为基础，该数据集包含使用 MQTT 协议的 IoT 系统遭受攻击的帧，以提高入侵检测系统的性能。我们研究了集成方法和深度学习模型两种分类攻击的方法，并取得了非常令人满意的结果。

    Feb, 2024

  • 边缘计算设备中用于入侵检测的有效多阶段训练模型

    该研究引入了一种三阶段训练模型，结合增强的剪枝方法和模型压缩技术，以提高入侵检测系统的效果，并同时保持高准确性水平。实证评估结果表明，该解决方案显著减小了模型的维度，同时保持了与类似提议相当的准确性水平。

    Jan, 2024

  • 基于集成分类器的工业物联网鲁棒性攻击检测方法

    本文旨在开发一种两阶段的异常检测模型，通过集成机器学习技术 - 支持向量机和朴素贝叶斯，使用集成混合技术进行预测，以及神经网络分类器和随机森林算法进行结果分类，提高工业物联网网络的可靠性。测试结果表明，该模型的准确性最高可达 99％，且优于传统的技术。

    Jan, 2021

  • 利用人工神经网络入侵检测系统对物联网网络进行威胁分析

    本文针对物联网（IoT）的威胁进行了分析，使用人工神经网络（ANN）来对抗攻击，着重于对 IoT 网络上正常和威胁模式的分类，并使用模拟的 IoT 网络来验证其有效性。实验结果表明，该 ANN 程序能够成功检测到各种 DDoS/DoS 攻击，准确率达 99.4%。

    Apr, 2017

  • 利用 CNN 和 LSTM 提升物联网安全性的入侵检测系统

    提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）深度学习模型的入侵检测系统（IDS）模型，用于保护物联网设备免受网络攻击的伤害，通过利用 CNN 的空间特征提取功能进行模式识别和 LSTM 的顺序记忆功能进行复杂时序依赖分析，实现了高精度和高效率的物联网流量检测和分类，验证结果表明该模型对于物联网环境的网络威胁具有很好的防御效果。

    May, 2024

  • 物联网设备入侵监测的智能机制

    本文提出结合联邦学习和多层感知器神经网络的基于主机的入侵检测系统，可高精度检测 IoT 设备的网络攻击并增强数据隐私保护。

    Jun, 2023

  • 增强物联网安全的前沿深度学习方法

    提出了一种创新性的基于深度学习的卷积神经网络和长短期记忆网络的物联网环境入侵检测系统，在 CICIDS2017 数据集上实现了 99.52% 的准确率，具有实时处理能力、可扩展性和低虚警率，成功应用于当今的物联网网络，对自适应学习技术和跨领域适用性等相关领域的发展和性能进行了讨论，为显著提高网络安全性提供了强有力的解决方案。

    Jun, 2024

  • 基于图神经网络的入侵检测的高效网络表示

    我们提出了一种新颖的网络表示形式作为流图，旨在为入侵检测任务提供相关的拓扑信息，以及通过基于图结构的神经网络框架将通信流分类为恶意得分。我们还强调了传统评估程序可能存在的数据泄露问题，并提出了解决方案以确保入侵检测系统性能的可靠验证。通过实施提出的框架，证明利用基于流的图结构优于经典的基于机器学习和先前的基于图神经网络的解决方案。

    Sep, 2023

  • 基于深度置信网络的联邦入侵检测系统

    研究使用基于联邦学习的入侵检测系统解决物联网领域中的数据安全和隐私问题，并且实验结果表明，在使用预先训练的初始全局模型的情况下，相比随机初始化的全局模型，模型性能提高了 20% 以上（F1 得分）

    Jun, 2023

  • 使用卷积神经网络进行物联网入侵检测

    本文提出了一种使用卷积神经网络（CNNs）解决物联网设备入侵攻击的新方法，将传感器数据编码为卷积操作，以便 CNNs 检测攻击，并在 ResNet 和 EfficientNet 上进行评估，并与 LSTM 基线比较，结果表明该方法可以显著提高 true positive 和 false positive rate。

    Nov, 2022