IoT 엣지 네트워크 효율적 DDoS 탐지 위한 적응형 연합 학습
사물 인터넷(IoT)의 급증은 네트워크 공격 표면을 확장하며, 자원 제약적인 환경에서 DDoS 및 봇넷 활동을 정확하게 탐지할 필요성을 증대시켰습니다. 기존 중앙 집중식 침입 탐지 시스템(IDS)은 프라이버시, 확장성, 이질성 문제로 인해 IoT 환경에 부적합합니다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 IoT 엣지 네트워크를 위한 연합 학습 기반 침입 탐지 시스템(FL-IDS)을 제안합니다. 제안된 FL-IDS는 각 클라이언트가 하이브리드 CNN-LSTM 모델을 로컬에서 훈련하고, 중앙 서버는 연합 평균화(FedAvg)를 통해 클…