Realguard: IoT 게이트웨이를 위한 경량 네트워크 침입 탐지 시스템

사물인터넷(IoT)의 확산으로 사이버 보안이 점점 더 어려워지고 있습니다. 수많은 작은 스마트 장치들이 트릴리언 바이트의 데이터를 인터넷으로 전송합니다. 그러나 이러한 장치들은 방어 메커니즘과 하드웨어 보안 지원의 부족으로 인해 다양한 보안 결함을 가지고 있어 사이버 공격에 취약합니다. 게다가 IoT 게이트웨이는 이러한 위협을 탐지하기 위해 매우 제한된 보안 기능만을 제공합니다. 특히, 깊은 학습에 기반한 침입 탐지 방법의 부재가 문제입니다. 실제로, 깊은 학습 모델은 이러한 게이트웨이의 용량을 초과하는 높은 계산 능력을 요구합니다. 본 논문에서는 네트워크 내 IoT 장치를 보호하기 위해 로컬 게이트웨이에서 직접 운영되는 DNN 기반 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)인 Realguard를 소개합니다. 우리 제안의 우수성은 작은 계산 발자국으로 여러 사이버 공격을 실시간으로 정확하게 탐지할 수 있다는 점입니다. 이는 경량의 특징 추출 메커니즘과 깊은 신경망에 의해 구동되는 효율적인 공격 탐지 모델에 의해 달성됩니다. 실제 데이터셋에 대한 평가 결과, Realguard는 평균 정확도 99.57%로 10종의 공격(예: 포트 스캔, 봇넷, FTP-Patator)을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 경쟁자 중 최고는 98.85%입니다. 또한, 우리 제안은 리소스가 제약된 게이트웨이(라즈베리 파이)에서 초당 약 10,600 패킷의 높은 패킷 처리 속도로 효과적으로 작동합니다.