Abstract-Den senaste tidens tillväxt av Internet of Things (IoT) har resulterat i en ökning av IoT-baserade DDoS attacker. I detta dokument presenteras en lösning på upptäckten av botnätsaktivitet inom IoT-enheter och -nätverk för konsumenter. En ny tillämpning av Deep Learning används för att utveckla en detekteringsmodell baserad på ett tvåvägslångt kort sikt minne baserat Recurrent Neural Network (BLSTM-RNN). Word Embedding används för textigenkänning och konvertering av attackpaket till tokenized heltalsformat. Den utvecklade BLSTM-RNN-detekteringsmodellen jämförs med en LSTM-RNN för att upptäcka fyra attackvektorer som används av mirai botnet, och utvärderas för noggrannhet och förlust. Dokumentet visar att även om den dubbelriktade metoden tillför overhead till varje epok och ökar bearbetningstiden, visar det sig vara en bättre progressiv modell över tiden. En märkt datauppsättning skapades som en del av denna forskning, och finns tillgänglig på begäran.
Författarna till REF föreslog att man skulle använda djupinlärning för att utveckla en botnet-detektionsmodell enligt vilken paketen omvandlas till tokenized heltalsformat genom att ord inbäddas och matas till en dubbelriktad långtidsminnesbaserad recidiverande neurala nätverk (BLSTM-RNN) för att lära sig från och upptäcka botnät.
Botnet Detection in the Internet of Things using Deep Learning Approaches
{'venue': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}