論文の概要: Facing Unknown: Open-World Encrypted Traffic Classification Based on Contrastive Pre-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16861v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 17:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 07:03:01.486813
• Title: Facing Unknown: Open-World Encrypted Traffic Classification Based on Contrastive Pre-Training
• Title（参考訳）: Facing Unknown: Contrastive Pre-Trainingに基づくオープンワールド暗号化トラフィック分類
• Authors: Xiang Li, Beibei Feng, Tianning Zang, Shuyuan Zhao, Jingrun Ma,
• Abstract要約: オープンワールドコントラスト事前学習(OWCP)フレームワークを提案する。 OWCPは、頑健な特徴表現を得るために、対照的な事前訓練を行う。 OWCPの各成分の総合的アブレーション研究と感度解析を行い,各成分の妥当性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.318006462723139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional Encrypted Traffic Classification (ETC) methods face a significant challenge in classifying large volumes of encrypted traffic in the open-world assumption, i.e., simultaneously classifying the known applications and detecting unknown applications. We propose a novel Open-World Contrastive Pre-training (OWCP) framework for this. OWCP performs contrastive pre-training to obtain a robust feature representation. Based on this, we determine the spherical mapping space to find the marginal flows for each known class, which are used to train GANs to synthesize new flows similar to the known parts but do not belong to any class. These synthetic flows are assigned to Softmax's unknown node to modify the classifier, effectively enhancing sensitivity towards known flows and significantly suppressing unknown ones. Extensive experiments on three datasets show that OWCP significantly outperforms existing ETC and generic open-world classification methods. Furthermore, we conduct comprehensive ablation studies and sensitivity analyses to validate each integral component of OWCP.
• Abstract（参考訳）: 従来のETC(Encrypted Traffic Classification)手法は、オープンワールドの仮定で大量の暗号化されたトラフィックを分類すること、すなわち、既知のアプリケーションを同時に分類し、未知のアプリケーションを検出することにおいて、大きな課題に直面している。 オープンワールドコントラスト事前学習(OWCP)フレームワークを提案する。 OWCPは、頑健な特徴表現を得るために、対照的な事前訓練を行う。 これに基づいて球面写像空間を決定し,GANを訓練して既知の部分と類似した新しい流れを合成するが,どのクラスにも属さないような,既知のクラスごとの限界流を求める。 これらの合成フローは、分類器を変更するためにSoftmaxの未知ノードに割り当てられ、既知のフローに対する感度を効果的に向上し、未知のフローを著しく抑制する。 3つのデータセットに対する大規模な実験により、OWCPは既存のETCおよび一般的なオープンワールド分類法よりも大幅に優れていることが示された。 さらに、OWCPの各積分成分を検証するために、包括的アブレーション研究と感度分析を行った。

関連論文リスト

• OSAD: Open-Set Aircraft Detection in SAR Images [1.1060425537315088]
  オープンセット検出は、クローズドセットでトレーニングされた検出器によって、すべての既知のオブジェクトを検出し、オープンセット環境で未知のオブジェクトを識別することを目的としている。 これらの課題に対処するため、SAR画像のための新しいオープンセット航空機検出器、Open-Set Aircraft Detection (OSAD) が提案されている。 グローバルコンテキストモデリング(GCM)、位置品質駆動型擬似ラベル生成(LPG)、プロトタイプコントラスト学習(PCL)の3つの専用コンポーネントを備えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T15:06:14Z)
• Unknown Prompt, the only Lacuna: Unveiling CLIP's Potential for Open Domain Generalization [12.126495847808803]
  本稿では、視覚言語モデルCLIPのセマンティックな長所を生かしたODG-CLIPを紹介する。 我々はODGを、既知のカテゴリと新しいカテゴリの両方を包含する多クラス分類課題として概念化している。 我々は,CLIPの視覚的埋め込みの忠実度を高めるために,プロンプト空間から派生したクラス識別的知識で画像を注入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-31T15:03:31Z)
• Activate and Reject: Towards Safe Domain Generalization under Category Shift [71.95548187205736]
  カテゴリーシフト(DGCS)下における領域一般化の実践的問題について検討する。 未知のクラスサンプルを同時に検出し、ターゲットドメイン内の既知のクラスサンプルを分類することを目的としている。 従来のDGと比較すると,1)ソースクラスのみを用いたトレーニングにおいて,未知の概念を学習する方法,2)ソーストレーニングされたモデルを未知の環境に適応する方法,の2つの新しい課題に直面している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T07:53:12Z)
• LORD: Leveraging Open-Set Recognition with Unknown Data [10.200937444995944]
  LORDは未知のデータを活用することでオープンセット認識を活用するためのフレームワークである。 我々は、背景データを利用した3つのモデルに依存しない訓練戦略を特定し、それらを確立された分類器に適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T06:12:41Z)
• Global Knowledge Calibration for Fast Open-Vocabulary Segmentation [124.74256749281625]
  本稿では,各学習カテゴリの同義語群を生成するテキスト多様化戦略を提案する。 また,CLIPの汎用的な知識を維持するために,テキスト誘導型知識蒸留法を用いている。 提案手法は, 各種データセットに対して頑健な一般化性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T09:51:41Z)
• Learning Classifiers of Prototypes and Reciprocal Points for Universal Domain Adaptation [79.62038105814658]
  Universal Domainは、ドメインシフトとカテゴリシフトという2つのシフトを処理して、データセット間で知識を転送することを目的としている。 主な課題は、既知のクラス知識の分布をソースからターゲットに適応させながら、未知のターゲットサンプルを正しく識別することである。 既存のほとんどの手法は、まずターゲットが適応した既知の知識を訓練し、次に未知のターゲットサンプルを識別するために単一のしきい値に依存することでこの問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-16T09:01:57Z)
• Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
  本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。 提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。 実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T15:46:48Z)
• Few-Shot Specific Emitter Identification via Deep Metric Ensemble Learning [26.581059299453663]
  本稿では,自動監視ブロードキャスト(ADS-B)信号を用いた航空機識別のための新しいFS-SEIを提案する。 特に,提案手法は特徴埋め込みと分類から成り立っている。 シミュレーションの結果,カテゴリごとのサンプル数が5以上であれば,提案手法の平均精度は98%以上であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T01:09:22Z)
• Self-Certifying Classification by Linearized Deep Assignment [65.0100925582087]
  そこで我々は,PAC-Bayesリスク認定パラダイム内で,グラフ上のメトリックデータを分類するための新しい深層予測器のクラスを提案する。 PAC-Bayesの最近の文献とデータに依存した先行研究に基づいて、この手法は仮説空間上の後続分布の学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T19:59:14Z)
• SCARF: Self-Supervised Contrastive Learning using Random Feature Corruption [72.35532598131176]
  本稿では,特徴のランダムなサブセットを乱してビューを形成するコントラスト学習手法であるSCARFを提案する。 SCARFは既存の戦略を補完し、オートエンコーダのような代替手段より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T08:08:33Z)

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。