Abstract-The spridning av IoT-enheter som lättare kan äventyras än stationära datorer har lett till en ökning av förekomsten av IoT-baserade botnet attacker. För att minska detta nya hot finns det ett behov av att utveckla nya metoder för att upptäcka attacker som inletts från komprometterade IoT-enheter och skilja mellan timme och millisekund långa IoT-baserade attacker. I detta dokument föreslår och empiriskt utvärderar vi en ny nätverksbaserad anomali detektionsmetod som extraherar beteende ögonblicksbilder av nätverket och använder djupa autokodare för att upptäcka anomalier nätverkstrafik som härrör från komprometterade IoT-enheter. För att utvärdera vår metod infekterade vi nio kommersiella IoT-enheter i vårt labb med två av de mest kända sakernas internet-baserade botnäten, Mirai och BASHLITE. Våra utvärderingsresultat visade vår föreslagna metods förmåga att exakt och omedelbart upptäcka attackerna när de lanserades från de komprometterade IoT-enheter som var en del av ett botnät.
I REF, Deep-autoencoders baserade anomali upptäckt har använts för att upptäcka attacker som lanserats från IoT botnät.
N-BaIoT: Network-based Detection of IoT Botnet Attacks Using Deep Autoencoders
{'venue': "Y. Meidan, M. Bohadana, Y. Mathov, Y. Mirsky, D. Breitenbacher, A. Shabtai, and Y. Elovici 'N-BaIoT: Network-based Detection of IoT Botnet Attacks Using Deep Autoencoders', IEEE Pervasive Computing, July/Sep 2018", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}