Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fed-LSAE: Thwarting Poisoning Attacks against Federated Cyber Threat Detection System via Autoencoder-based Latent Space Inspection

論文の概要: Fed-LSAE: Thwarting Poisoning Attacks against Federated Cyber Threat Detection System via Autoencoder-based Latent Space Inspection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11053v1
Date: Wed, 20 Sep 2023 04:14:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-19 04:20:31.612767
Title: Fed-LSAE: Thwarting Poisoning Attacks against Federated Cyber Threat Detection System via Autoencoder-based Latent Space Inspection
Title（参考訳）: Fed-LSAE:オートエンコーダによる潜時空間検査によるフェデレーションサイバー脅威検出システムに対する攻撃防止
Authors: Tran Duc Luong, Vuong Minh Tien, Nguyen Huu Quyen, Do Thi Thu Hien, Phan The Duy, Van-Hau Pham,
Abstract要約: サイバーセキュリティでは、センシティブなデータと文脈情報と高品質なラベル付けが重要な役割を果たす。本稿では,潜在空間表現を利用したフェデレーション学習のための新しい頑健なアグリゲーション手法であるFed-LSAEについて検討する。 CIC-ToN-IoTおよびN-Ba IoTデータセットの実験結果から,最先端の毒殺攻撃に対する防御機構の実現可能性が確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The significant rise of security concerns in conventional centralized learning has promoted federated learning (FL) adoption in building intelligent applications without privacy breaches. In cybersecurity, the sensitive data along with the contextual information and high-quality labeling in each enterprise organization play an essential role in constructing high-performance machine learning (ML) models for detecting cyber threats. Nonetheless, the risks coming from poisoning internal adversaries against FL systems have raised discussions about designing robust anti-poisoning frameworks. Whereas defensive mechanisms in the past were based on outlier detection, recent approaches tend to be more concerned with latent space representation. In this paper, we investigate a novel robust aggregation method for FL, namely Fed-LSAE, which takes advantage of latent space representation via the penultimate layer and Autoencoder to exclude malicious clients from the training process. The experimental results on the CIC-ToN-IoT and N-BaIoT datasets confirm the feasibility of our defensive mechanism against cutting-edge poisoning attacks for developing a robust FL-based threat detector in the context of IoT. More specifically, the FL evaluation witnesses an upward trend of approximately 98% across all metrics when integrating with our Fed-LSAE defense.
Abstract（参考訳）: 従来の集中型学習におけるセキュリティ上の懸念の顕著な増加は、プライバシー侵害のないインテリジェントなアプリケーション構築において、連邦学習(FL)の採用を促進している。サイバーセキュリティでは、センシティブなデータと、各企業のコンテキスト情報と高品質なラベル付けが、サイバー脅威を検出するための高性能機械学習(ML)モデルを構築する上で重要な役割を果たす。それでも、FLシステムに対する内敵の毒殺によるリスクは、堅牢な反毒フレームワークの設計に関する議論を巻き起こしている。過去の防御機構は、外れ値検出に基づいていたが、近年のアプローチは、遅延空間表現により関心を持つ傾向にある。本稿では,Fed-LSAEと呼ばれるFLの新しいロバストアグリゲーション手法について検討する。この手法は,有意なクライアントをトレーニングプロセスから排除するために,ペナルティ層とオートエンコーダを経由した潜時空間表現を利用する。 CIC-ToN-IoTおよびN-Ba IoTデータセットの実験結果は、IoTの文脈で堅牢なFLベースの脅威検知器を開発するために、最先端の毒殺攻撃に対する防御機構の有効性を確認した。具体的には、FRB-LSAE防衛と統合した場合、すべての指標で約98%の上昇傾向が見られます。

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