Internet of Things (IoT) and its applications are the most popular research areas at present. The characteristics of IoT on one side make it easily applicable to real-life applications, whereas on the other side expose it to cyber threats. Denial of Service (DoS) is one of the most catastrophic attacks against IoT. In this paper, we investigate the prospects of using machine learning classification algorithms for securing IoT against DoS attacks. A comprehensive study is carried on the classifiers which can advance the development of anomaly-based intrusion detection systems (IDSs). Performance assessment of classifiers is done in terms of prominent metrics and validation methods. Popular datasets CIDDS-001, UNSW-NB15, and NSL-KDD are used for benchmarking classifiers. Friedman and Nemenyi tests are employed to analyze the significant differences among classifiers statistically. In addition, Raspberry Pi is used to evaluate the response time of classifiers on IoT specific hardware. We also discuss a methodology for selecting the best classifier as per application requirements. The main goals of this study are to motivate IoT security researchers for developing IDSs using ensemble learning, and suggesting appropriate methods for statistical assessment of classifier's performance.


翻译:互联网(IoT)及其应用是目前最受欢迎的研究领域。IoT的特征一方面使它易于适用于实际应用,另一方面使它受到网络威胁。拒绝服务(DoS)是对IoT最灾难性的攻击之一。在本文中,我们调查使用机器学习分类算法确保IoT不受DOS袭击的可能性。对能够推进基于异常入侵探测系统开发的分类器进行全面研究。对分类器进行业绩评估的方法是突出的计量和验证方法。通用数据集CIDDS-001、UNSW-NB15和NSL-KDD用于基准分类器。Friedman和Nemeyi测试用于分析分类器之间在统计上的重大差异。此外,Raspberry Pi还用来评价IoT具体硬件的分类器的响应时间。我们还讨论选择最佳分类器作为应用要求的方法。本研究的主要目标是鼓励IOT安全研究人员利用业绩指标学习方法进行分类。</s>

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