Securing Intrusion Detection Systems in IoT Networks Against Adversarial Learning: A Moving Target Defense Approach based on Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Investigating the use of moving target defense (MTD) mechanisms in IoT networks is ongoing research, with unfathomable potential to equip IoT devices and networks with the ability to fend off cyber attacks despite the computational deficiencies many IoT ecosystems typically have. The AI community has extensively studied adversarial threats and attacks on machine learning-based systems, emphasizing the need to address the potential compromise of anomaly-based intrusion detection systems (IDS) through adversarial attacks. Another concept that has gained significant attention in the networking community is Game Theory. Protecting any given network is almost a never-ending battle between the attacker and defender, and hence a natural game of competitors can be modelled based on one’s parametric specifications to gain more insight into how attackers might interact with one’s system. The goal of this thesis is to propose a comprehensive, experimentally verifiable game-theoretic model of MTD in IoT networks to secure the IDS against adversarial attacks. Once a game with state transitions based on given actions can be modelled, reinforcement learning is used to develop policies based on various episodes (rounds) of the game, ultimately optimizing network decisions to minimize successful attacks on machine learning-based IDS. The state-of-the-art ToN-IoT dataset was investigated for MTD feasibility to implement the feature-based MTD approach. The overall performance of the proposed MTD-based IDS was compared to a conventional IDS by analyzing the accuracy curve of the MTD-based IDS and the conventional IDS for varying attacker success rates and resource demands. Our approach has proven effective in securing the IDS against adversarial learning.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».