ABSTRACT Med ökad tillit till sakernas internet (IoT) enheter och tjänster, förmågan att upptäcka intrång och skadliga aktiviteter inom IoT-nätverk är avgörande för motståndskraften hos nätverksinfrastrukturen. I detta dokument presenterar vi en ny modell för intrångsdetektering baserad på tvålagers dimensionsreduktion och tvåskikts klassificeringsmodul, utformad för att upptäcka skadliga aktiviteter som User to Root (U2R) och Remote to Local (R2L) attacker. Den föreslagna modellen använder komponentanalys och linjär diskriminerande analys av dimensionsreduktionsmodulen för att dela högdimensionella dataset till en lägre med mindre egenskaper. Vi tillämpar sedan en två-gradig klassificering modul som använder NaI €ve Bayes och visshet faktor version av K-Nearest Grann för att identifiera misstänkta beteenden. Experimentresultaten med NSL-KDD dataset visar att vår modell överträffar tidigare modeller utformade för att upptäcka U2R- och R2L-attacker.
Författarna i REF föreslår en intrångsdetekteringsmodell för IoT-stamnät som utnyttjar tvålagers dimensionsreduktion och tvåstegs klassificeringstekniker för att upptäcka U2R (Userto-Root) och R2L (Remote-to-Local) attacker.
A Two-Layer Dimension Reduction and Two-Tier Classification Model for Anomaly-Based Intrusion Detection in IoT Backbone Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}