文档名：一种物联网入侵检测和成员推理攻击研究
摘要：为适应物联网节点计算能力弱、存储空间不足和敏感数据易受攻击等特点,提出一种新的融合卷积神经网络和差分隐私的轻量级入侵检测模型,使模型更好适应物联网苛刻的资源环境.首先,使用MinMax算法对原始流量数据进行归一化预处理;其次,设计轻量级卷积神经网络提取流量特征并进行分类;最后使用差分隐私算法对模型可能遇到的成员推理攻击进行防御.新算法在UNSW_NB15等入侵检测数据集上进行了实验,所提模型准确率达到98.98％,精确率达到98.05％,模型大小控制在200KB左右,相比于DAE-OCSVM算法准确率提高了2.81％,适用于物联网资源有限环境下要求的高精度入侵检测;同时,针对模型可能遇到的成员推理攻击进行研究,算法在融入差分隐私算法后降低了20.96％的成员推理攻击.
Abstract：ToadapttotheweakcomputingpoweroftheInternetofThingsnodes,insufficientstoragespaceandthevulnerabilityofsensi-tivedataattacks,anewlightweightintrusiondetectionmodelincorporatingaconvolutionalneuralnetworkanddifferentialprivacyareproposedtomakethemodelbetteradaptedtothedemandingresourceenvironmentofIoT.Firstly,therawtrafficdataispre-processedusingtheMinMaxalgorithmfornormalization.Secondly,alightweightconvolutionalneuralnetworkisdesignedtoextracttrafficfeaturesandperformclassification.Finally,thedifferentialprivacyalgorithmisusedtodefendagainstmembershipinferenceattacksthatthemodelmayencounter.ThenewalgorithmisexperimentedonintrusiondetectiondatasetssuchasUNSW_NB15,andthemodelaccuracyreachs98.98％,theprecisionratereachs98.05％,andthemodelsizeiscontrolledatabout200KB,whichimprovstheaccuracyrateby2.81％comparedwiththeDAE-OCSVMalgorithm,andissuitableforthehighaccuracyintrusiondetectionrequiredintheharshenvi-ronmentofIoT.Meanwhile,themembershipinferenceattackthatthemodelmayencounterareinvestigated,andthenewalgorithmre-duces20.96％ofthemembershipinferenceattackafterincorporatingthedifferentialprivacyalgorithm.
作者：项睿涵 潘巨龙 李玲艺 方堃Author：XIANGRuihan PANJulong LILingyi FANGKun
作者单位：中国计量大学信息工程学院,浙江杭州310018
刊名：传感技术学报
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(2)
分类号：TP212.9TP183TP309
关键词：入侵检测 物联网 卷积神经网络 差分隐私 成员推理攻击
Keywords：intrusiondetectionsystem internetofthings convolutionalneuralnetwork differentialprivacy membershipinferenceattack
机标分类号：TP309.2O221TN92
在线出版日期：2024年3月28日
基金项目：浙江省基础公益研究计划项目一种物联网入侵检测和成员推理攻击研究[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(2)项睿涵 潘巨龙 李玲艺 方堃为适应物联网节点计算能力弱、存储空间不足和敏感数据易受攻击等特点,提出一种新的融合卷积神经网络和差分隐私的轻量级入侵检测模型,使模型更好适应物联网苛刻的资源环境.首先,使用MinMax算法对原始流量数据进行归一化...参考文献和引证文献
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