論文の概要: Federated Intrusion Detection System based on Deep Belief Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02715v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 09:08:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 16:00:26.853745
• Title: Federated Intrusion Detection System based on Deep Belief Networks
• Title（参考訳）: 深層信念ネットワークに基づく連系侵入検知システム
• Authors: Othmane Belarbi, Theodoros Spyridopoulos, Eirini Anthi, Ioannis Mavromatis, Pietro Carnelli, Aftab Khan
• Abstract要約: AIベースのIDSを分散システムに実装する一般的なアプローチは、中央集権的な方法である。 集中型データ収集はIDSのスケールアップを禁止している。 実世界の実験代表を設計し、2つのFL IDS実装の性能評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3097853961043058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vast increase of IoT technologies and the ever-evolving attack vectors and threat actors have increased cyber-security risks dramatically. Novel attacks can compromise IoT devices to gain access to sensitive data or control them to deploy further malicious activities. The detection of novel attacks often relies upon AI solutions. A common approach to implementing AI-based IDS in distributed IoT systems is in a centralised manner. However, this approach may violate data privacy and secrecy. In addition, centralised data collection prohibits the scale-up of IDSs. Therefore, intrusion detection solutions in IoT ecosystems need to move towards a decentralised direction. FL has attracted significant interest in recent years due to its ability to perform collaborative learning while preserving data confidentiality and locality. Nevertheless, most FL-based IDS for IoT systems are designed under unrealistic data distribution conditions. To that end, we design an experiment representative of the real world and evaluate the performance of two FL IDS implementations, one based on DNNs and another on our previous work on DBNs. For our experiments, we rely on TON-IoT, a realistic IoT network traffic dataset, associating each IP address with a single FL client. Additionally, we explore pre-training and investigate various aggregation methods to mitigate the impact of data heterogeneity. Lastly, we benchmark our approach against a centralised solution. The comparison shows that the heterogeneous nature of the data has a considerable negative impact on the model performance when trained in a distributed manner. However, in the case of a pre-trained initial global FL model, we demonstrate a performance improvement of over 20% (F1-score) when compared against a randomly initiated global model.
• Abstract（参考訳）: IoTテクノロジの大幅な増加と、進化を続ける攻撃ベクターと脅威アクターは、サイバーセキュリティのリスクを劇的に高めた。 新たな攻撃は、IoTデバイスを妥協して機密データにアクセスしたり、さらに悪意のあるアクティビティをデプロイするためにそれらを制御する。 新たな攻撃の検出は、しばしばAIソリューションに依存する。 分散IoTシステムにAIベースのIDSを実装するための一般的なアプローチは、集中的な方法である。 しかし、このアプローチはデータのプライバシーと秘密を侵害する可能性がある。 さらに、集中データ収集はIDSのスケールアップを禁止している。 したがって、IoTエコシステムの侵入検出ソリューションは、分散された方向に進む必要がある。 flはデータの機密性と局所性を保ちながら協調学習を行う能力から近年大きな関心を集めている。 それでも、ほとんどのFLベースのIoTシステム用IDSは非現実的なデータ分散条件下で設計されている。 そこで本研究では,実世界の実験代表者を設計し,DNNとDBNに関する以前の研究に基づくFL IDS実装の性能評価を行った。 実験では、実際のIoTネットワークトラフィックデータセットであるTON-IoTを使用して、各IPアドレスをひとつのFLクライアントに関連付ける。 さらに,データ不均質性の影響を軽減するために,事前学習と各種集計手法の検討を行った。 最後に、集中型ソリューションに対するアプローチをベンチマークします。 比較の結果,データの不均一性は,分散的にトレーニングされた場合のモデル性能にかなりの悪影響を及ぼすことがわかった。 しかし、事前訓練された初期グローバルFLモデルの場合、ランダムに開始されたグローバルモデルと比較して20%以上の性能向上(F1スコア)を示す。

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