TNN-IDS: MQTT 지원 IoT 네트워크를 위한 변환기 기반 침입 탐지 시스템

사물인터넷(IoT)은 많은 스마트 장치를 연결하는 전 세계적인 네트워크입니다. MQTT는 사물 간 통신을 위한 사실상의 표준, 경량 및 신뢰할 수 있는 프로토콜로, IoT 네트워크에서 널리 채택되고 있습니다. 이러한 네트워크 내의 다양한 스마트 장치는 민감한 정보를 처리하는 데 사용됩니다. 그러나 IoT 네트워크의 규모와 개방성으로 인해 도청, 약한 인증 및 악의적인 페이로드와 같은 보안 침해 및 공격에 매우 취약합니다. 따라서 고급 머신 러닝(ML) 및 심층 학습(DL) 기반 침입 탐지 시스템(IDS)의 필요성이 대두되고 있습니다. 기존의 ML 기반 IoT-IDS는 불균형한 훈련 데이터로 인해 악의적인 활동을 효과적으로 탐지하는 데 여러 한계를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 MQTT 지원 IoT 네트워크를 위해 특별히 설계된 변환기 기반 침입 탐지 시스템(TNN-IDS)을 소개합니다. 제안된 접근 방식은 이러한 네트워크 내의 악의적인 활동 탐지를 향상시키는 것을 목표로 합니다. TNN-IDS는 변환기 신경망의 병렬 처리 기능을 활용하여 학습 과정을 가속화하고 악의적인 공격 탐지를 개선합니다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 ML 및 DL 접근 방식에 기반한 IDS와 비교하였습니다. 실험 결과는 제안된 TNN-IDS가 악의적인 활동 탐지 측면에서 다른 시스템보다 우수하다는 것을 보여줍니다. TNN-IDS는 악의적인 활동을 탐지하는 데 99.9%에 이르는 최적의 정확도를 달성했습니다.