Detecting Botnet Attacks in IoT Environments: An Optimized Machine\n Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
The increased reliance on the Internet and the corresponding surge in\nconnectivity demand has led to a significant growth in Internet-of-Things (IoT)\ndevices. The continued deployment of IoT devices has in turn led to an increase\nin network attacks due to the larger number of potential attack surfaces as\nillustrated by the recent reports that IoT malware attacks increased by 215.7%\nfrom 10.3 million in 2017 to 32.7 million in 2018. This illustrates the\nincreased vulnerability and susceptibility of IoT devices and networks.\nTherefore, there is a need for proper effective and efficient attack detection\nand mitigation techniques in such environments. Machine learning (ML) has\nemerged as one potential solution due to the abundance of data generated and\navailable for IoT devices and networks. Hence, they have significant potential\nto be adopted for intrusion detection for IoT environments. To that end, this\npaper proposes an optimized ML-based framework consisting of a combination of\nBayesian optimization Gaussian Process (BO-GP) algorithm and decision tree (DT)\nclassification model to detect attacks on IoT devices in an effective and\nefficient manner. The performance of the proposed framework is evaluated using\nthe Bot-IoT-2018 dataset. Experimental results show that the proposed optimized\nframework has a high detection accuracy, precision, recall, and F-score,\nhighlighting its effectiveness and robustness for the detection of botnet\nattacks in IoT environments.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».