論文の概要: Designing an Artificial Immune System inspired Intrusion Detection
System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07801v1
- Date: Tue, 16 Aug 2022 15:30:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-17 12:25:08.657497
- Title: Designing an Artificial Immune System inspired Intrusion Detection
System
- Title(参考訳): 人工免疫システムによる侵入検知システムの設計
- Authors: William Anderson and Kaneesha Moore and Jesse Ables and Sudip Mittal
and Shahram Rahimi and Ioana Banicescu and Maria Seale
- Abstract要約: ヒト免疫系(Human Immune System, HIS)は、人体を感染、病気、病気から守る。
このシステムは、サイバーセキュリティの専門家に人工免疫システム(AIS)ベースの侵入検知システム(IDS)を設計するよう促すことができる。
これらの生物学的にインスパイアされたアルゴリズムは、Self/NonselfとDanger Theoryを使って、IDSの設計と実装を直接拡張することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Human Immune System (HIS) works to protect a body from infection,
illness, and disease. This system can inspire cybersecurity professionals to
design an Artificial Immune System (AIS) based Intrusion Detection System
(IDS). These biologically inspired algorithms using Self/Nonself and Danger
Theory can directly augmentIDS designs and implementations. In this paper, we
include an examination into the elements of design necessary for building an
AIS-IDS framework and present an architecture to create such systems.
- Abstract(参考訳): ヒト免疫系(Human Immune System, HIS)は、人体を感染、病気、病気から守る。
このシステムは、サイバーセキュリティの専門家に人工免疫システム(AIS)ベースの侵入検知システム(IDS)を設計するよう促すことができる。
自己/非自己と危険理論を用いた生物学的にインスパイアされたこれらのアルゴリズムは、設計と実装を直接強化することができる。
本稿では,AIS-IDSフレームワークの構築に必要な設計要素について検討し,そのようなシステムを構築するためのアーキテクチャを提案する。
関連論文リスト
- EAIRiskBench: Towards Evaluating Physical Risk Awareness for Task Planning of Foundation Model-based Embodied AI Agents [47.69642609574771]
EAI(Embodied AI)は、高度なAIモデルを現実世界のインタラクションのための物理的なエンティティに統合する。
高レベルのタスク計画のためのEAIエージェントの"脳"としてのファンデーションモデルは、有望な結果を示している。
しかし、これらのエージェントの物理的環境への展開は、重大な安全性上の課題を呈している。
EAIRiskBenchは、EAIシナリオにおける自動物理的リスクアセスメントのための新しいフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-08T13:19:37Z) - Adaptive Artificial Immune Networks for Mitigating DoS flooding Attacks [13.580747080271825]
本稿では, サービスアタックの否定を緩和するための人工免疫システムを提案する。
このアプローチは、監視環境の要求に合った分散センサーのネットワークを構築することに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T15:26:37Z) - Brain-Inspired Machine Intelligence: A Survey of
Neurobiologically-Plausible Credit Assignment [65.268245109828]
本稿では,神経生物学にインスパイアされた,あるいは動機付けられた人工ニューラルネットワークにおける信用割当を行うアルゴリズムについて検討する。
我々は、脳にインスパイアされた学習スキームを6つの一般的なファミリーにまとめ、これらを誤りのバックプロパゲーションの文脈で検討する。
本研究の成果は,神経ミメティックシステムとその構成的学習プロセスの今後の発展を促進することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T05:20:57Z) - Detection of Unknown-Unknowns in Human-in-Plant Human-in-Loop Systems
Using Physics Guided Process Models [4.702143872609881]
安全クリティカルなHIL-HIPシステムの運転出力特性を解析するための新しいフレームワークを提案する。
物理誘導サロゲートモデル(PGSM)をマイニングするための動的誘導型ハイブリッドリカレントニューラルネットワーク(DiH-RNN)を提案する。
PGSMは、システムを管理する物理法則に基づいて未知の未知の早期発見を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T22:22:30Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T21:41:21Z) - Neuro-symbolic Explainable Artificial Intelligence Twin for Zero-touch
IoE in Wireless Network [61.90504487270785]
説明可能な人工知能(XAI)双対システムは、ゼロタッチネットワークとサービス管理(ZSM)の基本的な実現要因となる。
ZSMのための信頼性の高いXAIツインシステムは、すべてのインターネット(IoE)の物理的振る舞いを識別する極端な分析能力と、そのような振る舞いの推論を特徴付ける厳密な方法の2つの合成を必要とする。
無線IoEのための信頼性の高いZSMを実現するために、新しいニューロシンボリックな説明可能な人工知能ツインフレームワークが提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T01:08:06Z) - A Novel Online Incremental Learning Intrusion Prevention System [2.5234156040689237]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T13:30:11Z) - Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial
perspective [82.83630604517249]
結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。
敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。
より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T05:25:15Z) - Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。
現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。
我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-13T20:30:26Z) - Identifying Vulnerabilities of Industrial Control Systems using
Evolutionary Multiobjective Optimisation [1.8275108630751844]
進化的多目的最適化(EMO)アルゴリズムを用いて,実世界の産業制御システム(ICS)の脆弱性を同定する。
本手法は化学プラントシミュレータであるテネシー・イーストマン (TE) プロセスモデルを用いて評価した。
新たな侵入検知システムという形でこれらの攻撃に対する防御が開発された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T00:22:48Z) - Securing of Unmanned Aerial Systems (UAS) against security threats using
human immune system [1.2691047660244335]
人体免疫システム(HIS)を用いた安全対策のための侵入検知システム(IDS)が提案されている。
IDSはターゲットシステムに侵入する試みを検知し、応答するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-01T19:05:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。