Collaborative DDoS Detection in Distributed Multi-Tenant IoT using Federated Learning
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the Internet of Things (IoT) has attracted much attention from the industry, and new initiatives are expected to be developed in the next decade. IoT is establishing a globally connected sensor network in which many devices are connected to the Internet generating large amounts of data. Conversely, many challenges need to be overcome to enable efficient and secure IoT applications (e.g., interoperability, security, standards, and server technologies). Furthermore, edge computing presents a paramount role in the diverse range of IoT applications. In this sense, processing sensitive data for different tenants (e.g., e-health and smart cities applications) requires transactions to be protected and isolated from different flows. Thereupon, different tenants can be targeted by Distributed Denial of Service (DDoS) attacks. However, attacks performed against a tenant remain unknown to others, preventing the improvement of detection and mitigation capabilities for DDoS attacks. The main obstacle in this collaboration relies on maintaining privacy in a multi-tenant environment while sharing the characteristics of attacks faced in the past. In this paper, we propose a collaborative DDoS detection and classification approach for distributed multi-tenant IoT environments using Federated Learning. This approach enables multiples tenants to collaboratively enhance their DDoS detection and classification capabilities across all edge nodes while maintaining their privacy. To accomplish this, tenants train deep learning instances on locally scaled traffic data and share the model parameters with other tenants. This strategy enables safer IoT operations and can be adopted in different applications. The experiments performed on a simulated environment considered the CICD-DoS2019 dataset and showed that the proposed approach can classify different DDoS attacks types with over 84.2% accuracy. The results demonstrate that collaborative DDoS detection enhances tenant protection compared to single detection.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».