IoTネットワーク侵入検知における勾配ブースティング活用プロジェクト

概要

本リポジトリ「iot-intrusion-detection-gradient-boosting」は、IoTネットワークの侵入検知を目的とした機械学習プロジェクトです。CICIoT2023というIoTに特化した大規模データセットを用い、勾配ブースティング系のアルゴリズムを複数実装。2値分類による正常・攻撃の識別から、8クラスの多クラス分類、さらには全クラスにわたる多クラス分類まで幅広く対応しています。これにより、多様な攻撃手法を検出し、IoT環境のセキュリティ強化に寄与することを目指しています。各種モデルの性能比較や結果の可視化も行われており、研究や実務での応用に役立つ内容となっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 3
ファイル数: 5
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

CICIoT2023データセットを用いたIoT侵入検知に特化した機械学習プロジェクト
複数の勾配ブースティングアルゴリズムによる多様な分類タスク（2値、8クラス、多クラス）を実装
モデルの性能評価や可視化による分析を含む包括的なワークフロー
Jupyter Notebookでの実装により、再現性と拡張性を確保

技術的なポイント

本プロジェクトは、IoT環境のネットワークトラフィックに潜む不正アクセスや攻撃を検知するために、最新の機械学習技術である勾配ブースティング手法を応用しています。勾配ブースティングは、複数の弱学習器（通常は決定木）を逐次的に組み合わせて強力な予測モデルを作るアルゴリズムであり、特に構造化データの分類問題で高い性能を発揮します。

使用されている主なアルゴリズムには、XGBoost、LightGBM、CatBoostなどの代表的な勾配ブースティング手法が含まれます。これらは高速かつ高精度な学習が可能で、特徴量の重要度解析や欠損値の扱いにも強みがあります。プロジェクトでは、これらアルゴリズムを使い分けることで、モデルの性能向上と最適化を図っています。

データセットはCICIoT2023という最新のIoTネットワークトラフィックデータで、多数の正常通信と多様な攻撃パターンを含みます。これにより、現実的かつ複雑な攻撃シナリオ下でのモデル検証が可能です。2値分類タスクでは正常/攻撃を区別し、8クラス分類および全クラス分類では攻撃の種類まで細分化して検知を行います。こうした多段階の分類により、検知精度だけでなく攻撃の特定精度も向上させています。

さらに、Jupyter Notebookを用いた実装により、データ前処理、特徴量選択、モデル訓練、評価、可視化の全過程が整理されている点も重要です。モデルの性能指標（精度、再現率、F1スコアなど）を詳細に算出し、混同行列や特徴量重要度のグラフを用いた解析も行っています。これにより、結果の解釈性が高まり、実運用へのフィードバックがしやすくなっています。

総じて、本リポジトリはIoTネットワークセキュリティ分野における機械学習活用の有力なサンプルケースとなり、研究者や開発者が独自の侵入検知システムを構築・評価する際の基盤として非常に有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: プロジェクトの概要や使用方法を記載
data: CICIoT2023データセットの保存場所（実データは含まれない可能性あり）
notebooks: データ処理、モデル学習、評価用のJupyter Notebook群
requirements.txt: 必要なPythonライブラリの一覧
visualizations & results: モデルの評価結果や可視化画像を格納

まとめ

IoT侵入検知に特化した勾配ブースティング活用の実践的プロジェクトです。

リポジトリ情報：

名前: iot-intrusion-detection-gradient-boosting
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/sa1ah-ai/iot-intrusion-detection-gradient-boosting
オーナー: sa1ah-ai
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/220056431?v=4