論文の概要: STAN: Synthetic Network Traffic Generation with Generative Neural Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12740v2
- Date: Tue, 3 Aug 2021 02:48:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 03:52:39.773185
- Title: STAN: Synthetic Network Traffic Generation with Generative Neural Models
- Title（参考訳）: STAN:生成ニューラルモデルを用いた合成ネットワークトラフィック生成
- Authors: Shengzhe Xu, Manish Marwah, Martin Arlitt, Naren Ramakrishnan
- Abstract要約: 本稿では,現実的な合成ネットワークトラフィックデータセットを生成するためのSTAN(Synthetic Network Traffic Generation with Autoregressive Neural Model)を提案する。
私たちの新しいニューラルアーキテクチャは、常に属性間の時間的依存関係と依存の両方をキャプチャします。
我々は、シミュレーションデータセットと実ネットワークトラフィックデータセットの両方で、STANの性能を、データの品質の観点から評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.54843182184416
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning models have achieved great success in recent years but progress
in some domains like cybersecurity is stymied due to a paucity of realistic
datasets. Organizations are reluctant to share such data, even internally, due
to privacy reasons. An alternative is to use synthetically generated data but
existing methods are limited in their ability to capture complex dependency
structures, between attributes and across time. This paper presents STAN
(Synthetic network Traffic generation with Autoregressive Neural models), a
tool to generate realistic synthetic network traffic datasets for subsequent
downstream applications. Our novel neural architecture captures both temporal
dependencies and dependence between attributes at any given time. It integrates
convolutional neural layers with mixture density neural layers and softmax
layers, and models both continuous and discrete variables. We evaluate the
performance of STAN in terms of the quality of data generated, by training it
on both a simulated dataset and a real network traffic data set. Finally, to
answer the question - can real network traffic data be substituted with
synthetic data to train models of comparable accuracy? We train two anomaly
detection models based on self-supervision. The results show only a small
decline in the accuracy of models trained solely on synthetic data. While
current results are encouraging in terms of quality of data generated and
absence of any obvious data leakage from training data, in the future we plan
to further validate this fact by conducting privacy attacks on the generated
data. Other future work includes validating capture of long term dependencies
and making model training
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは近年、大きな成功を収めていますが、サイバーセキュリティのようないくつかの分野における進歩は、現実的なデータセットのパデューシティによって抑制されています。
組織はプライバシー上の理由から、そのようなデータを社内でも共有することに消極的だ。
もうひとつは、合成データを使用することだが、既存のメソッドは、属性間の複雑な依存関係構造をキャプチャする能力に制限がある。
本稿では、下流アプリケーションのためのリアルな合成ネットワークトラフィックデータセットを生成するSTAN(Synthetic Network Traffic Generation with Autoregressive Neural Model)を提案する。
当社の新しいニューラルアーキテクチャは,属性間の時間依存性と依存性を,任意のタイミングでキャプチャする。
畳み込みニューラル層と混合密度ニューラル層とソフトマックス層を統合し、連続変数と離散変数の両方をモデル化する。
シミュレーションデータセットと実際のネットワークトラヒックデータセットの両方でトレーニングすることにより,生成されたデータの品質の観点からstanの性能を評価する。
最後に、質問に答える - 実際のネットワークトラフィックデータを合成データに置き換えて、同等の精度のモデルをトレーニングできるか?
自己超越に基づく2つの異常検出モデルを訓練する。
その結果,合成データのみに基づいてトレーニングしたモデルの精度はわずかに低下した。
現在の結果は、生成されたデータの品質とトレーニングデータからの明らかなデータ漏洩の欠如という点で奨励されているが、将来的には、生成されたデータに対してプライバシ攻撃を行うことで、この事実をさらに検証する予定である。
その他の今後の作業には、長期依存の獲得とモデルトレーニングの実施が含まれる。
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