面向无线物联网入侵检测的活动学习
密码学与安全
2019-01-10 v1 人工智能
摘要
物联网(IoT)在我们的日常生活中正变得真正无处不在,但也面临独特的安全挑战。入侵检测对于无线物联网网络的安全与保障至关重要。本文讨论用于无线入侵检测的人在回路活动学习(human-in-the-loop active learning)方法。我们首先提出针对无线物联网网络成功设计入侵检测系统(IDS)的基本挑战。然后简要回顾活动学习的基础概念,并提议将其应用于无线入侵检测的多种场景中。还给出了实验示例,展示活动学习方法相较传统监督学习方法在性能上的显著提升。尽管机器学习技术已被广泛用于入侵检测,但结合机器与人类智能的人在回路机器学习在物联网入侵检测中的应用仍处于起步阶段。我们希望本文能帮助读者理解活动学习的关键概念,并激发该领域的进一步研究。
引用
@article{arxiv.1808.01412,
title = {Active Learning for Wireless IoT Intrusion Detection},
author = {Kai Yang and Jie Ren and Yanqiao Zhu and Weiyi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.01412},
year = {2019}
}
备注
7 pages, 4 figures, accepted by IEEE Wireless Communications