GothX：一个可自定义、合法且恶意的IoT网络流量生成器
密码学与安全
2024-08-29 v2
摘要
近年来，基于机器学习的异常检测(AD)已成为针对互联网物联网(IoT)网络安全威胁的重要措施。用于网络流量AD的机器学习(ML)模型需要数据进行训练、评估和比较。由于对真实且最新表示IoT安全威胁的需求，新的数据集不断需要生成以训练相关AD模型。由于大多数流量生成 setup 只考虑作者的用途，流量生成的复制变得创建和维护有用数据集的额外挑战。在本工作中，我们提出了GothX，一个灵活的流量生成器，用于创建IoT数据集的合法和恶意流量。GothX是Gotham Testbed的一个分支，开发出五个要求：1）网络拓扑的易配置性，2）流量参数的可定制性，3）合法和攻击情景的自动执行，4）IoT网络异构性（当前版本支持MQTT、Kafka和SINETStream服务），以及5）生成数据集的自动标签。GothX通过两个用例得到验证：a) 重新生成和丰富来自IoT数据集MQTTset的流量，b) 自动执行包含针对Kafka-MQTT网络拓扑的特定CVE利用并导致DDoS攻击的新颖情景。我们还贡献了两个包含混合流量的数据集：一个来自丰富后的MQTTset流量，另一个来自攻击情景。我们评估了GothX的可扩展性（单台机器450个IoT传感器），用例的复制以及生成数据集的有效性，确认了GothX改进当前网络流量生成水平的能力。
引用
@article{arxiv.2407.07456,
title = {GothX: a generator of customizable, legitimate and malicious IoT network traffic},
author = {Manuel Poisson and Rodrigo Carnier and Kensuke Fukuda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07456},
year = {2024}
}