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Detecting While Accessing:A Semi-Supervised Learning-Based Approach for Malicious Traffic Detection in Internet of Things

引用

China Communications 2023年第4期20卷 302-314页

作者： Yantian Luo Hancun Sun Xu Chen Ning Ge Wei Feng Jianhua Lu Department of Electronic Engineering Tsinghua UniversityBeijing 100084China Beijing National Research Center for Information Science and Technology Beijing 100084China Unit 91977 of PLA Beijing 100036China

In the upcoming large-scale Internet of Things(Io T),it is increasingly challenging to defend against malicious traffic,due to the heterogeneity of Io T devices and the diversity of Io T communication *** this paper,we propose a semi-supervised learning-based approach to detect malicious traffic at the access *** overcomes the resource-bottleneck problem of traditional malicious traffic defenders which are deployed at the victim side,and also is free of labeled traffic data in model ***,we design a coarse-grained behavior model of Io T devices by self-supervised learning with unlabeled traffic ***,we fine-tune this model to improve its accuracy in malicious traffic detection by adopting a transfer learning method using a small amount of labeled *** results show that our method can achieve the accuracy of 99.52%and the F1-score of 99.52%with only 1%of the labeled training data based on the CICDDoS2019 ***,our method outperforms the stateof-the-art supervised learning-based methods in terms of accuracy,precision,recall and F1-score with 1%of the training data.

关键词： malicious traffic detection semi-supervised learning Internet of Things(Io T) Transformer masked behavior model

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