Краткое содержание

arXiv:2511.06197v1 Тип объявления: кросс Аннотация: Быстрое распространение устройств Интернета вещей (IoT) преобразило многочисленные отрасли благодаря обеспечению бесшовной связи и автоматизации, основанной на данных. Однако этот рост также подвергает сети IoT всё более изощрённым угрозам безопасности, включая враждебные атаки, направленные против систем обнаружения вторжений (IDS), основанных на искусственном интеллекте (ИИ) и машинном обучении (ML). Эти атаки намеренно обходят обнаружение, вызывают неправильную классификацию и систематически подрывают надёжность и целостность защитных мер. Для решения этих проблем мы предлагаем новую модель обнаружения атак, повышающую устойчивость IoT-IDS к враждебным воздействиям посредством метода отпечатков пальцев на основе SHapley Additive exPlanations (SHAP). Используя инструмент DeepExplainer библиотеки SHAP, мы извлекаем атрибуционные отпечатки из характеристик сетевого трафика, позволяя IDS эффективно различать чистые и искажённые вредоносными манипуляциями входные данные. За счёт захвата тонких особенностей...