論文の概要: EagerNet: Early Predictions of Neural Networks for Computationally Efficient Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13444v2
• Date: Thu, 15 Oct 2020 16:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:10:12.590143
• Title: EagerNet: Early Predictions of Neural Networks for Computationally Efficient Intrusion Detection
• Title（参考訳）: EagerNet: 計算効率の良い侵入検知のためのニューラルネットワークの早期予測
• Authors: Fares Meghdouri, Maximilian Bachl, Tanja Zseby
• Abstract要約: 最小限のリソースでネットワーク攻撃を検出するアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャはバイナリまたはマルチクラスの分類問題に対処でき、ネットワークの精度を予測速度と交換できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.223733768286313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fully Connected Neural Networks (FCNNs) have been the core of most state-of-the-art Machine Learning (ML) applications in recent years and also have been widely used for Intrusion Detection Systems (IDSs). Experimental results from the last years show that generally deeper neural networks with more layers perform better than shallow models. Nonetheless, with the growing number of layers, obtaining fast predictions with less resources has become a difficult task despite the use of special hardware such as GPUs. We propose a new architecture to detect network attacks with minimal resources. The architecture is able to deal with either binary or multiclass classification problems and trades prediction speed for the accuracy of the network. We evaluate our proposal with two different network intrusion detection datasets. Results suggest that it is possible to obtain comparable accuracies to simple FCNNs without evaluating all layers for the majority of samples, thus obtaining early predictions and saving energy and computational efforts.
• Abstract（参考訳）: FCNN(Fully Connected Neural Networks)は近年、最先端の機械学習(ML)アプリケーションの中核であり、侵入検知システム(IDS)にも広く使われている。 過去数年間の実験結果によると、多くの層を持つディープニューラルネットワークは、浅いモデルよりも優れた性能を発揮する。 それでも、層数の増加に伴い、gpuのような特別なハードウェアを使用しているにも関わらず、少ないリソースで高速な予測を得ることは難しい課題となっている。 ネットワーク攻撃を最小のリソースで検出する新しいアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャはバイナリまたはマルチクラスの分類問題に対処でき、予測速度をネットワークの精度に切り替えることができる。 提案手法を2つの異なるネットワーク侵入検出データセットを用いて評価する。 その結果,ほとんどの試料のすべての層を評価せずに単純なFCNNに匹敵する精度を得ることができ,早期の予測と省エネ,計算作業が可能であることが示唆された。

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