ReAL: 에너지 인터넷을 위한 새로운 ResNet-ALSTM 기반 침입 탐지 시스템

에너지 인터넷(IoE)은 사물 인터넷(IoT)의 유망한 패러다임으로 구상되며, 다양한 분산 에너지 시스템의 깊은 통합으로 특징지어집니다. 그러나 이질적인 IoE 통신 네트워크의 융합은 새로운 위협 환경을 만들어냅니다. IoE 네트워크에 대한 다양한 유형의 사이버 위협을 저지하고 완화하기 위해, 본 논문은 주의 메커니즘을 갖춘 설계된 잔여 네트워크를 기반으로 한 새로운 침입 탐지 시스템(IDS)인 ReAL을 제안합니다. 구체적으로, 가장 유용한 특성을 식별하기 위해 경량 그래디언트 부스팅 머신(LightGBM) 기반 특성 선택 방법을 설계합니다. 이후, 잔여 네트워크(ResNet)와 주의 메커니즘을 갖춘 장단기 메모리 신경망(ALSTM)을 사용하여 네트워크 트래픽 이벤트의 시간 패턴을 추출합니다. 그 후, 이러한 패턴을 조율하여 IoE 네트워크의 이상을 식별합니다. 제안된 IDS의 높은 효과성은 실제 IoE 데이터셋에서 검증됩니다.