論文の概要: FedSA: Accelerating Intrusion Detection in Collaborative Environments with Federated Simulated Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11519v1
• Date: Mon, 23 May 2022 14:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 15:24:07.423285
• Title: FedSA: Accelerating Intrusion Detection in Collaborative Environments with Federated Simulated Annealing
• Title（参考訳）: FedSA:Federated Simulated Annealingを用いた協調環境における侵入検出の高速化
• Authors: Helio N. Cunha Neto, Ivana Dusparic, Diogo M. F. Mattos, and Natalia C. Fernandes
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)における協調学習のソリューションとしてのフェデレーション学習 本稿では,フェデレーテッド・シミュレート・アニーリング(FedSA)メタヒューリスティック(メタヒューリスティック)を提案し,フェデレーテッド・ラーニングにおける各アグリゲーションラウンドにおける参加者のハイパーパラメータとサブセットを選択する。 この提案では、従来のアグリゲーションアプローチよりも攻撃検出の精度が約97%向上するために、アグリゲーションラウンドを最大50%削減する必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7011265453906983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast identification of new network attack patterns is crucial for improving network security. Nevertheless, identifying an ongoing attack in a heterogeneous network is a non-trivial task. Federated learning emerges as a solution to collaborative training for an Intrusion Detection System (IDS). The federated learning-based IDS trains a global model using local machine learning models provided by federated participants without sharing local data. However, optimization challenges are intrinsic to federated learning. This paper proposes the Federated Simulated Annealing (FedSA) metaheuristic to select the hyperparameters and a subset of participants for each aggregation round in federated learning. FedSA optimizes hyperparameters linked to the global model convergence. The proposal reduces aggregation rounds and speeds up convergence. Thus, FedSA accelerates learning extraction from local models, requiring fewer IDS updates. The proposal assessment shows that the FedSA global model converges in less than ten communication rounds. The proposal requires up to 50% fewer aggregation rounds to achieve approximately 97% accuracy in attack detection than the conventional aggregation approach.
• Abstract（参考訳）: 新しいネットワーク攻撃パターンの迅速な識別は、ネットワークセキュリティの改善に不可欠である。 それでも、ヘテロジニアスネットワークで進行中のアタックの特定は、非自明なタスクです。 統合学習は、侵入検知システム(IDS)の協調訓練の解決策として現れる。 フェデレーション学習に基づくidは、ローカルデータを共有せずに、フェデレーション参加者が提供したローカル機械学習モデルを使用してグローバルモデルをトレーニングする。 しかし、最適化の課題は連合学習に固有のものである。 本稿では,federated simulated annealing (fedsa) メタヒューリスティックを用いて,連合学習における各アグリゲーションラウンドのハイパーパラメータと参加者のサブセットを選択する。 FedSAは、グローバルモデル収束に関連するハイパーパラメータを最適化する。 この提案は集約ラウンドを減らし、収束を早める。 したがって、FedSAはローカルモデルからの学習抽出を加速し、IDS更新を少なくする。 提案手法は,FedSAグローバルモデルが10回未満の通信ラウンドに収束していることを示す。 従来のアグリゲーションアプローチよりも,攻撃検出精度が約97%向上するためには,最大50%のアグリゲーションラウンドが必要となる。

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