論文の概要: Late Breaking Results: Scalable and Efficient Hyperdimensional Computing for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06728v1
• Date: Tue, 11 Apr 2023 21:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-23 04:33:05.241005
• Title: Late Breaking Results: Scalable and Efficient Hyperdimensional Computing for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: 遅延破壊結果:ネットワーク侵入検出のためのスケーラブルで効率的な超次元計算
• Authors: Junyao Wang, Hanning Chen, Mariam Issa, Sitao Huang, Mohsen Imani
• Abstract要約: CyberHDは、非常に低い次元で複雑なサイバー脅威のパターンを捉え、再生する革新的なHDC学習フレームワークである。 さらに、高次元空間におけるパターンのホログラム分布は、特にハードウェアエラーに対する堅牢性が高いCyberHDを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.580557246382142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cybersecurity has emerged as a critical challenge for the industry. With the large complexity of the security landscape, sophisticated and costly deep learning models often fail to provide timely detection of cyber threats on edge devices. Brain-inspired hyperdimensional computing (HDC) has been introduced as a promising solution to address this issue. However, existing HDC approaches use static encoders and require very high dimensionality and hundreds of training iterations to achieve reasonable accuracy. This results in a serious loss of learning efficiency and causes huge latency for detecting attacks. In this paper, we propose CyberHD, an innovative HDC learning framework that identifies and regenerates insignificant dimensions to capture complicated patterns of cyber threats with remarkably lower dimensionality. Additionally, the holographic distribution of patterns in high dimensional space provides CyberHD with notably high robustness against hardware errors.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティは業界にとって重要な課題となっている。 セキュリティの複雑さが大きいため、高度なディープラーニングモデルは、エッジデバイス上でのサイバー脅威のタイムリーな検出に失敗することが多い。 脳にインスパイアされた超次元コンピューティング(HDC)がこの問題に対処するための有望な解決策として紹介されている。 しかし、既存のhdcアプローチは静的エンコーダを使用し、妥当な精度を達成するために非常に高い次元と数百のトレーニングイテレーションを必要とする。 これにより、学習効率が著しく低下し、攻撃を検出するのに巨大な遅延が発生する。 本稿では,非常に低次元のサイバー脅威の複雑なパターンを捉えるために,重要次元を特定し再生する革新的なHDC学習フレームワークであるCyberHDを提案する。 さらに、高次元空間におけるパターンのホログラフィック分布は、cyberhdに特にハードウェアエラーに対する高い堅牢性を提供する。

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