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autonomous machine learning for early bot detection in the internet of things

Digital Communications and Networks 2023年第6期9卷 1301-1309页

作者： Alex Medeiros Araujo Anderson Bergamini de Neira Michele Nogueira Department of Informatics Federal University of Parana(UFPR)CuritibaBrazil Department of Computer Science Federal University of Minas Gerais(UFMG)Belo HorizonteBrazil

The high costs incurred due to attacks and the increasing number of different devices in the Internet of Things(IoT)highlight the necessity of the early detection of botnets(i.e.,a network of infected devices)to gain an advantage against ***,early botnet detection is challenging because of continuous malware mutations,the adoption of sophisticated obfuscation techniques,and the massive volume of *** literature addresses botnet detection by modeling the behavior of malware spread,the classification of malicious traffic,and the analysis of traffic *** article details ANTE,a system for ANTicipating botnEt signals based on machine learning *** system adapts itself to different scenarios and detects different types of *** autonomously selects the most appropriate machine learning(ML)pipeline for each botnet and improves the classification before an attack effectively *** system evaluation follows trace-driven experiments and compares ANTE results to other relevant results from the literature over four representative datasets:ISOT HTTP Botnet,CTU-13,CICDDoS2019,and *** show an average detection accuracy of 99.06%and an average bot detection precision of 100%.

关键词： Network security Bot early detection autonomous machine learning Network traffic analysis

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