Fugu-MT 論文翻訳(概要): Network Anomaly Detection Using Federated Learning

論文の概要: Network Anomaly Detection Using Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07452v1
Date: Mon, 13 Mar 2023 20:16:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-15 17:30:54.124381
Title: Network Anomaly Detection Using Federated Learning
Title（参考訳）: 連合学習を用いたネットワーク異常検出
Authors: William Marfo, Deepak K. Tosh, Shirley V. Moore
Abstract要約: 我々は、効率的なネットワーク異常検出を可能にする堅牢でスケーラブルなフレームワークを導入する。複数の参加者が共同でグローバルモデルをトレーニングするフェデレーション学習を活用します。提案手法はUNSW-NB15データセットのベースライン機械学習手法よりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.483420384410068
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Due to the veracity and heterogeneity in network traffic, detecting anomalous events is challenging. The computational load on global servers is a significant challenge in terms of efficiency, accuracy, and scalability. Our primary motivation is to introduce a robust and scalable framework that enables efficient network anomaly detection. We address the issue of scalability and efficiency for network anomaly detection by leveraging federated learning, in which multiple participants train a global model jointly. Unlike centralized training architectures, federated learning does not require participants to upload their training data to the server, preventing attackers from exploiting the training data. Moreover, most prior works have focused on traditional centralized machine learning, making federated machine learning under-explored in network anomaly detection. Therefore, we propose a deep neural network framework that could work on low to mid-end devices detecting network anomalies while checking if a request from a specific IP address is malicious or not. Compared to multiple traditional centralized machine learning models, the deep neural federated model reduces training time overhead. The proposed method performs better than baseline machine learning techniques on the UNSW-NB15 data set as measured by experiments conducted with an accuracy of 97.21% and a faster computation time.
Abstract（参考訳）: ネットワークトラフィックの正確性と不均一性のため,異常事象の検出は困難である。グローバルサーバの計算負荷は、効率、正確性、スケーラビリティにおいて大きな課題である。私たちの主な動機は、効率的なネットワーク異常検出を可能にする堅牢でスケーラブルなフレームワークを導入することです。本稿では,複数の参加者が共同でグローバルモデルを訓練する連合学習を活用し,ネットワーク異常検出のためのスケーラビリティと効率の問題に対処する。集中型トレーニングアーキテクチャとは異なり、連合学習では、参加者がトレーニングデータをサーバにアップロードする必要はなく、攻撃者がトレーニングデータを利用するのを防ぐ。さらに、ほとんどの先行研究は、従来の集中型機械学習にフォーカスしており、連合機械学習はネットワーク異常検出に未熟である。そこで我々は,特定のIPアドレスからの要求が悪意あるかどうかを確認しながら,ネットワーク異常を検出する低中間デバイスで動作するディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。従来の集中型マシンラーニングモデルと比べ、deep neural federatedモデルでは、トレーニング時間のオーバーヘッドが削減される。提案手法は,UNSW-NB15データセットに対して,精度97.21%,計算時間を高速化した実験により,ベースライン機械学習手法よりも優れている。

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