A Stacked Deep Learning Approach for IoT Cyberattack Detection
المؤلفون المشاركون
Alotaibi, Bandar
Alotaibi, Munif
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Internet of things (IoT) devices and applications are dramatically increasing worldwide, resulting in more cybersecurity challenges.
Among these challenges are malicious activities that target IoT devices and cause serious damage, such as data leakage, phishing and spamming campaigns, distributed denial-of-service (DDoS) attacks, and security breaches.
In this paper, a stacked deep learning method is proposed to detect malicious traffic data, particularly malicious attacks targeting IoT devices.
The proposed stacked deep learning method is bundled with five pretrained residual networks (ResNets) to deeply learn the characteristics of the suspicious activities and distinguish them from normal traffic.
Each pretrained ResNet model consists of 10 residual blocks.
We used two large datasets to evaluate the performance of our detection method.
We investigated two heterogeneous IoT environments to make our approach deployable in any IoT setting.
Our proposed method has the ability to distinguish between benign and malicious traffic data and detect most IoT attacks.
The experimental results show that our proposed stacked deep learning method can provide a higher detection rate in real time compared with existing classification techniques.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alotaibi, Bandar& Alotaibi, Munif. 2020. A Stacked Deep Learning Approach for IoT Cyberattack Detection. Journal of Sensors،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190603
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alotaibi, Bandar& Alotaibi, Munif. A Stacked Deep Learning Approach for IoT Cyberattack Detection. Journal of Sensors No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190603
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alotaibi, Bandar& Alotaibi, Munif. A Stacked Deep Learning Approach for IoT Cyberattack Detection. Journal of Sensors. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190603
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190603
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر