Abstract-Internet of Things (IoT) i militära miljöer består i allmänhet av ett brett utbud av Internet-anslutna enheter och noder (t.ex., medicintekniska enheter och bärbara stridsuniformer). Dessa IoT-enheter och noder är ett värdefullt mål för cyberbrottslingar, särskilt statliga-sponsrade eller nationella statliga aktörer. En vanlig attack vektor är användningen av skadlig kod. I detta papper presenterar vi en djupt lärande baserad metod för att upptäcka Internet Of Battlefield Things (IoBT) malware via enhetens operativa kod (OpCode) sekvens. Vi transmuterar OpCodes i ett vektorutrymme och tillämpar en djup Eigenspace inlärningsmetod för att klassificera skadliga och godartade program. Vi visar också på robustheten i vårt föreslagna tillvägagångssätt vid upptäckt av skadlig kod och dess hållbarhet mot skräpkodsinsättningsattacker. Slutligen gör vi tillgänglig vår malware prov på Github, vilket förhoppningsvis kommer att gynna framtida forskningsinsatser (t.ex. för att underlätta utvärdering av framtida malware detektion metoder). Index Villkor-Internet av saker malware, internet av slagfält saker, malware upptäckt, djup eigenspace lärande, djupt lärande, maskininlärning
Azmoodeh och Choo REF, använde den djupa eigenspace lärande för malware upptäckt i "Internet of (Battlefield) Saker Enheter".
Robust Malware Detection for Internet of (Battlefield) Things Devices Using Deep Eigenspace Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Sustainable Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Sustainable Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}