Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Novel Online Incremental Learning Intrusion Prevention System

論文の概要: A Novel Online Incremental Learning Intrusion Prevention System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09530v1
Date: Mon, 20 Sep 2021 13:30:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 16:14:49.827932
Title: A Novel Online Incremental Learning Intrusion Prevention System
Title（参考訳）: 新しいオンラインインクリメンタルラーニング侵入防止システム
Authors: Christos Constantinides, Stavros Shiaeles, Bogdan Ghita, Nicholas Kolokotronis
Abstract要約: 本稿では,自己組織型インクリメンタルニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを併用したネットワーク侵入防止システムを提案する。提案システムは,その構造上,シグネチャやルールに依存しないセキュリティソリューションを提供するとともに,既知の攻撃や未知の攻撃を高精度にリアルタイムに軽減することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5234156040689237
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Attack vectors are continuously evolving in order to evade Intrusion Detection systems. Internet of Things (IoT) environments, while beneficial for the IT ecosystem, suffer from inherent hardware limitations, which restrict their ability to implement comprehensive security measures and increase their exposure to vulnerability attacks. This paper proposes a novel Network Intrusion Prevention System that utilises a SelfOrganizing Incremental Neural Network along with a Support Vector Machine. Due to its structure, the proposed system provides a security solution that does not rely on signatures or rules and is capable to mitigate known and unknown attacks in real-time with high accuracy. Based on our experimental results with the NSL KDD dataset, the proposed framework can achieve on-line updated incremental learning, making it suitable for efficient and scalable industrial applications.
Abstract（参考訳）: 攻撃ベクトルは侵入検知システムを避けるために継続的に進化している。 iot(internet of things, モノのインターネット)環境は、itエコシステムにとって有益だが、ハードウェアに固有の制限があり、包括的セキュリティ対策を実装し、脆弱性攻撃への露出を増加させる能力が制限されている。本稿では,自己組織型インクリメンタルニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを併用したネットワーク侵入防止システムを提案する。提案システムは,その構造上,シグネチャやルールに依存しないセキュリティソリューションを提供するとともに,既知の攻撃や未知の攻撃を高精度にリアルタイムに軽減することができる。 NSL KDDデータセットによる実験結果に基づいて、提案フレームワークはオンライン更新インクリメンタルラーニングを実現し、効率的でスケーラブルな産業アプリケーションに適している。

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