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임선자 (부산대학교) 최은희 (부경대학교) 최필주 (부경대학교) 이석환 (동아대학교) 권기룡 (부경대학교  )
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제27권 제9호
발행연도
2024.9
수록면
1,076 - 1,086 (11page)
DOI
10.9717/kmms.2024.27.9.1076

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As the number of users and applications in IoT networks increases, concerns about cyber attacks are growing. IoT systems and other industries have significantly increased the adoption of machine learning-based intrusion detection systems (IDS) to defend against cyber attacks. Due to computing costs and privacy issues, using traditional centralized machine learning (ML) approaches to analyze data stored on a single central server is not a reasonable solution. The most promising strategy to address this issue is federated learning (FL), which updates learning on edge devices without exposing personal data to a central server. Combining federated learning with blockchain (BC) can provide greater benefits in solving this problem due to enhanced levels of privacy and security. In this paper, we propose a blockchain-based architecture (BFLSID) to support federated learning and improve intrusion detection in IoT networks. We have also developed a distributed storage system that integrates InterPlanetary File System (IPFS) and Hyperledger Fabric to ensure the security of model training and detection results.
#Blockchain #Internet of Things #Intrusion Detection #Federated Learning #Security

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안한 방법
4. 실험, 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
T. Saba, A. Rehman, T. Sadad, H. Kolivand, and S.A. Bahaj, “Anomaly-based Intrusion Detection System for IoT Networks through Deep Learning Model,” Computers and Electrical Engineering, Vol. 99, 107810, 2022. google schola M.D. Rashid, S. Lee, and K. Kwon, “Blockchain Technology for Combating Deepfake and Protect Video/Image Integrity,” Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 24, No. 8, pp. 1044-1058, 2021. google schola B. Li, Y. Wu, J. Song, R. Lu, T. Li, and L. Zhao, “DeepFed: Federated Deep Learning for Intrusion Detection in Industrial Cyber-Physical Systems,” IEEE Transactions on Industrial Informatics, Vol. 17, No. 8, pp. 5615-5624, 2020. google schola M.M. Rashid, P. Choi, S. Lee, and K. Kwon, “Block-HPCT: Blockchain Enabled Digital Health Passports and Contact Tracing of Infectious Diseases Like COVID-19,” Sensors, Vol. 22, No. 11, 4256, 2022. google schola Interplanetary file system(2021), https://docs.ipfs.tech/ (accessed Sept. 1, 2024). google schola

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