Industrial IoT環境におけるサイバー攻撃検知のためのマルチヘッド注意を備えたハイブリッドResNet-1D-BiGRU
arXiv cs.CV / 2026/4/9
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要点
- 本研究は、Industrial IoT向けの侵入検知に向けてResNet-1DとBiGRUにMulti-Head Attention（MHA）を組み合わせたハイブリッド深層学習モデルを提案している。
- SMOTEによりクラス不均衡を緩和し、EdgeHoTsetで高精度（98.71%）かつ低損失と極めて短い推論遅延（0.0001秒/インスタンス）を実現している。
- CICIoV2024でも99.99%精度、F1スコア良好、FPR 0%を含む性能が報告され、汎化性能と実時間性の両面で有効性が示されている。
- 提案手法は既存手法より全指標・複数データセットで優位であり、IIoTのリアルタイム侵入検知に適した堅牢性を持つと結論づけている。
