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P2TIF: A Blockchain and Deep Learning Framework for Privacy-Preserved Threat Intelligence in Industrial IoT

可扩展性 计算机科学 自编码 计算机安全 深度学习 大数据 僵尸网络 工业互联网 信息隐私 块链 互联网 人工智能 计算机网络 数据挖掘 物联网 数据库 万维网
作者
Prabhat Kumar,Randhir Kumar,Govind P. Gupta,Rakesh Tripathi,Gautam Srivastava
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:18 (9): 6358-6367 被引量:74
标识
DOI:10.1109/tii.2022.3142030
摘要

The industrial Internet of Things (IIoT) is a fast-growing network of Internet-connected sensing and actuating devices aimed to enhance manufacturing and industrial operations. This interconnection generates a high volume of data over the IIoT network and raises serious security (e.g., the rapid evolution of hacking techniques), privacy (e.g., adversaries performing data poisoning and inference attacks), and scalability issues. To mitigate the aforementioned challenges, this article presents, a new privacy-preserved threat intelligence framework (P2TIF) to protect confidential information and to identify cyber-threats in IIoT environments. There are two major elements in the proposed P2TIF framework. First, a scalable blockchain module that enables secure communication of IIoT data and prevents data poisoning attacks. Second, a deep learning module that transforms actual data into a new format and protects data from inference attacks using a deep variational autoencoder (DVAE) technique. The encoded data are then employed by a threat detection system using attention-based deep gated recurrent neural network (A-DGRNN) to recognize malicious patterns in IIoT environments. The proposed framework is validated using two different network data sources, i.e., ToN-IoT and IoT-Botnet. Security analysis and experimental results revealed the high efficiency and scalability of the proposed P2TIF framework.
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