Abstract-Ett ökande antal Internet of Things (IoT) enheter ansluter till Internet, men många av dessa enheter är i grunden osäkra, utsätta Internet för en mängd olika attacker. Botnets som Mirai har använt osäkra IoT-enheter för att utföra distribuerade överbelastningsattacker (DDoS) på kritisk Internetinfrastruktur. Detta motiverar utvecklingen av nya tekniker för att automatiskt upptäcka konsument IoT attack trafik. I den här artikeln visar vi att med hjälp av IoT-specifika nätverksbeteenden (t.ex. begränsat antal endpoints och regelbundna tidsintervall mellan paket) för att informera funktionen val kan resultera i hög noggrannhet DDoS upptäckt i sakernas internet nätverkstrafik med en mängd olika maskininlärning algoritmer, inklusive neurala nätverk. Dessa resultat indikerar att hem gateway routers eller andra nätverk middleboxar automatiskt kunde upptäcka lokala IoT-enheter källor DDoS attacker med hjälp av låg kostnad maskininlärning algoritmer och trafikdata som är flödesbaserade och protokoll-agnostic.
I REF används övervakad maskininlärning för att utföra DDoS attack upptäckt i konsument IoT-nätverk.
Machine Learning DDoS Detection for Consumer Internet of Things Devices
{'venue': '2018 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'journal': '2018 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}