N-BaIoT：基于网络的利用深度自编码器检测物联网僵尸网络攻击
密码学与安全
2018-10-23 v1 机器学习
摘要
物联网（IoT）设备比台式计算机更容易被攻陷，其激增导致基于 IoT 的僵尸网络攻击频发。为缓解这一新威胁，需要开发新方法来检测来自被攻陷 IoT 设备的攻击，并区分持续数小时与数毫秒的基于 IoT 的攻击。本文提出并实证评估了一种新颖的基于网络的异常检测方法，该方法提取网络的行快照，并利用深度自编码器检测来自被攻陷 IoT 设备的异常网络流量。为评估我们的方法，我们在实验室中用两种最广为人知的基于 IoT 的僵尸网络 Mirai 和 BASHLITE 感染了九种商用 IoT 设备。我们的评估结果表明，所提方法能够在攻击从作为僵尸网络一部分的被攻陷 IoT 设备发起时准确且即时地检测到攻击。
引用
@article{arxiv.1805.03409,
title = {N-BaIoT: Network-based Detection of IoT Botnet Attacks Using Deep Autoencoders},
author = {Yair Meidan and Michael Bohadana and Yael Mathov and Yisroel Mirsky and Dominik Breitenbacher and Asaf Shabtai and Yuval Elovici},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03409},
year = {2018}
}
备注
Accepted for publication in July September issue of IEEE Pervasive Computing