Multichannel based IoT malware detection system using system calls and opcode sequences
المؤلفون المشاركون
Sugumaran, Poonkuzhali
Kumar, Kishore
Manoharan, Shobana
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 2 (31 مارس/آذار 2022)، ص ص. 261-271، 11ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The rapid development in the field of the Internet of things gives rise to many malicious attacks, since it holds many smart objects whose lack of an efficient security framework.
These kinds of security issues bring the entire halt-down situation to all smart objects that are connected to the network.
In this work, multichannel Convolutional Neural Network (CNN) is proposed whereas each channel’s CNN works on each type of input parameter.
This model has two channels connected in a parallel manner, with one CNN taking an opcode sequence as input and the other CNN running with system calls.
These extracted system calls and opcode sequences of elf files were discriminated against using two more deep learning algorithms along with multichannel CNN, namely Recurrent Neural Network (RNN) and CNN, and a few recent existing solutions.
The performance analysis of the aforementioned algorithms has been carried out and evaluated using accuracy, precision, recall, F1-measure, and time.
The experimental results show that multichannel CNN outperforms the remaining considered techniques by achieving a high accuracy of 99.8% for classifying malicious samples from benign ones.
The real-time Internet of Things (IoT) malware samples were collected from the IoT honeyPot (IOTPOT), which emulates different CPU architectures of IoT devices.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Manoharan, Shobana& Sugumaran, Poonkuzhali& Kumar, Kishore. 2022. Multichannel based IoT malware detection system using system calls and opcode sequences. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 2, pp.261-271.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437184
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Manoharan, Shobana…[et al.]. Multichannel based IoT malware detection system using system calls and opcode sequences. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 2 (Mar. 2022), pp.261-271.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437184
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Manoharan, Shobana& Sugumaran, Poonkuzhali& Kumar, Kishore. Multichannel based IoT malware detection system using system calls and opcode sequences. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 2, pp.261-271.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437184
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 269-270
رقم السجل
BIM-1437184
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