A Game-theoretic Approach for DDoS Attack Mitigation in IIoT Deterministic Networking
Notice bibliographique
Résumé
Deterministic networking (DetNet) is a promising technology that will help achieve the objectives of Industrial Internet of Things (IIoT) by meeting the latency constraints of various applications including the control of remote robots and autonomous vehicles. Nonetheless, adversaries may see in this paradigm a new opportunity for denial of service (DoS) attacks. IIoT control systems are often vulnerable to attacks and can be infected to create botnets capable of launching distributed DoS attacks that target the latency of deterministic IIoT networks, namely delay attacks. On the other hand, the allocation of limited intrusion detection resources within DetNet infrastructures remains a challenge. Conventional attack detection and mitigation solutions do not take the attack strategies into consideration, neither the DetNet network requirements. In this paper, we leverage game theory to design a defense strategy that can be used by the IIoT infrastructure to optimally allocate its security resources. We define the game utility based on system latency, which is crucial for a DetNet network. The proposed approach will enable the DetNet network to mitigate the impact of attacks and increase its resilience. Our results show that the attack impact is reduced by 54% compared to conventional strategies that do not account for the DetNet latency requirements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».