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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-30 14:50 FPGA-Accelerated Random Forest for Real-Time IoT Intrusion Detection ○Qingyu Zeng・Yuko Hara（Tokyo Tech）  VLD2023-97 RECONF2023-100 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | The rapid proliferation of the Internet of Things (IoT) has heightened cyber security concerns, necessitating efficient intrusion detection systems (IDS). This paper presents a real-time IoT IDS based on a random forest (RF) classifier on a field programmable gate array (FPGA). RF classifier has been troubled with inference efficiency on edge devices. Unlike previous works, based on the inference mechanism and computation bottleneck, we design a customized RF accelerator with parallelization and resource-efficient allocation on FPGA. Our experimental results on the BoT-IoT dataset confirm that our proposed IDS significantly improves resource utilization and processing speed while maintaining detection accuracy. Notably, our Xilinx PYNQ Z2 implementation achieves speed-ups of 10.2x and 135.7x when compared to IDSs on an Intel Core i7 CPU and ARM Cortex-A9. Our approach also exhibits superior resource efficiency among state-of-the-art FPGA-based IDS solutions. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | FPGA / hardware accelerator / random forest (RF) / Internet of Things (IoT) / intrusion detection systems (IDS) / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 374, RECONF2023-100, pp. 99-104, 2024年1月. | |
| 資料番号 | RECONF2023-100 | |
| 発行日 | 2024-01-22 (VLD, RECONF) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2023-97 RECONF2023-100 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RECONF VLD |
| 開催期間 | 2024-01-29 - 2024-01-30 |
| 開催地（和） | 新川崎 創造のもり AIRBIC 会議室1～4 |
| 開催地（英） | AIRBIC Meeting Room 1-4 |
| テーマ（和） | FPGA 応用および一般 |
| テーマ（英） | FPGA Applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RECONF |
| 会議コード | 2024-01-RECONF-VLD |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | FPGA-Accelerated Random Forest for Real-Time IoT Intrusion Detection |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / FPGA |
| キーワード(2)（和/英） | / hardware accelerator |
| キーワード(3)（和/英） | / random forest (RF) |
| キーワード(4)（和/英） | / Internet of Things (IoT) |
| キーワード(5)（和/英） | / intrusion detection systems (IDS) |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 曾 慶宇 / Qingyu Zeng / |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原 祐子 / Yuko Hara / ハラ ユウコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-30 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RECONF |
| 資料番号 | VLD2023-97, RECONF2023-100 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.373(VLD), no.374(RECONF) |
| ページ範囲 | pp.99-104 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-01-22 (VLD, RECONF) |
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