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推进基于功耗的物联网尸网络检测的机器学习策略.

Almustapha A Wakili1, Saugat Guni1, Sabbir Ahmed Khan1

  • 1Department of Computer and Information Sciences, Towson University, Towson, MD 21252, USA.

Sensors (Basel, Switzerland)
|December 31, 2025
PubMed
概括

本研究对物联网 (IoT) 机器人网络使用功耗的入侵检测模型进行了基准测试. 随机森林在单个设备上脱而出,而CNN + 变压器在设备上提供了准确性和效率的平衡.

关键词:
查斯19数据集物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.机器人网络检测检测机器人网络检测深度学习是一种深度学习.混合型模型 混合型模型 混合型模型机器学习是机器学习.电力消耗 电力消耗 电力消耗

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科学领域:

  • 网络安全 网络安全
  • 机器学习 机器学习
  • 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.

背景情况:

  • 传统的入侵检测系统 (IDS) 面临着加密和稀疏物联网流量的挑战.
  • 电力消耗分析为设备级尸网络检测提供了一个可行的侧通道.
  • 现有的研究往往缺乏跨设备的概括和广泛的模型类比较.

研究的目的:

  • 进行各种机器学习模型的统一基准测试和比较,以检测物联网尸网络.
  • 在单个设备和跨设备场景中评估模型性能.
  • 评估不同检测模型的准确性和效率 (延迟,吞吐量).

主要方法:

  • 基准测试经典 (SVM,RF),深度 (CNN,LSTM,1D变压器) 和混合模型.
  • 使用CHASE'19数据集和一个新的三类尸网络数据集.
  • 在单个和跨设备设置中进行一致的预处理和评估.

主要成果:

  • 随机森林实现了最高的单一设备准确性 (99.43%).
  • 在跨设备检测中,CNN+变压器展示了强大的精度-效率权衡 (94.02%的精度在60,000个样本/秒).
  • 性能根据特定的设备和模型配置而有所不同.

结论:

  • 为选择基于准确性,延迟和吞吐量限制的物联网尸网络检测模型提供实用指南.
  • 为电源侧通道入侵检测系统建立一个可重现的基线.
  • 强调在模型选择中考虑跨设备通用化的重要性.