Design of an Efficient Forensic Layer for IoT Network Traffic Analysis Engine using Deep Packet Inspection via Recurrent Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid proliferation of Internet of Things (IoT) devices, the security and integrity of network traffic have emerged as critical challenges.The exponential growth of IoT devices has introduced complex security vulnerabilities that demand innovative solutions.Analyzing IoT network traffic and detecting attacks in real-time present formidable challenges.Traditional security measures often fall short in addressing the adaptable and dynamic nature of these threats.The below paper presents a new Deep Packet Inspection technique using a combination of Recurrent Neural Networks, LSTM, and GRU.Using DPI, the facility can be made available to extract and analyze parameters like protocol, source, destination addresses, port numbers, payload, timestamp, packet length, sequence number, flags, quality of service markings, content type, content length, user agent, referrer metric parameter sets.The accuracy and intensity of the detection results for the attacks imposed in the network traffic data are enhanced with LSTM and GRU architectures.Formidable robustness in detecting the imposed attacks was determined to improve security in the IoT forensic layer while analyzing the network traffic.Usability can be applied in real-time monitoring systems, intrusion detection and prevention systems, and forensic investigation.For example, it ensures protection for sensitive data.It would allow connected devices and services to run without disturbance through the targeted detection of specific attacks like DoS attacks, malware exploitation, and unauthorized access attempts.To conclude, the outline of this paper falls within the scope of some of the matters that must be dealt with promptly related to the security of IoT networks through a remarkable innovative solution, that is, the usage of DPI and RNNs based-LSTM and GRU network architectures.The obtained results related to the following factors show not just good precision and good accuracy but also good recall, which showed high confidence in detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».