論文の概要: netFound: Foundation Model for Network Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17025v2
• Date: Tue, 28 Nov 2023 01:44:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 13:41:02.191888
• Title: netFound: Foundation Model for Network Security
• Title（参考訳）: netFound:ネットワークセキュリティのための基盤モデル
• Authors: Satyandra Guthula, Navya Battula, Roman Beltiukov, Wenbo Guo, Arpit Gupta
• Abstract要約: 我々はネットワークセキュリティの基礎モデルであるnetFoundを開発した。 我々の実験は、既存の最先端MLベースのソリューションよりもnetFoundの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.062547301932966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In ML for network security, traditional workflows rely on high-quality labeled data and manual feature engineering, but limited datasets and human expertise hinder feature selection, leading to models struggling to capture crucial relationships and generalize effectively. Inspired by recent advancements in ML application domains like GPT-4 and Vision Transformers, we have developed netFound, a foundational model for network security. This model undergoes pre-training using self-supervised algorithms applied to readily available unlabeled network packet traces. netFound's design incorporates hierarchical and multi-modal attributes of network traffic, effectively capturing hidden networking contexts, including application logic, communication protocols, and network conditions. With this pre-trained foundation in place, we can fine-tune netFound for a wide array of downstream tasks, even when dealing with low-quality, limited, and noisy labeled data. Our experiments demonstrate netFound's superiority over existing state-of-the-art ML-based solutions across three distinct network downstream tasks: traffic classification, network intrusion detection, and APT detection. Furthermore, we emphasize netFound's robustness against noisy and missing labels, as well as its ability to generalize across temporal variations and diverse network environments. Finally, through a series of ablation studies, we provide comprehensive insights into how our design choices enable netFound to more effectively capture hidden networking contexts, further solidifying its performance and utility in network security applications.
• Abstract（参考訳）: ネットワークセキュリティのためのmlでは、従来のワークフローは高品質なラベル付きデータと手動の機能エンジニアリングに依存しているが、限られたデータセットと人間の専門知識は特徴の選択を妨げる。 GPT-4やVision TransformersといったMLアプリケーションドメインの最近の進歩に触発されて,ネットワークセキュリティの基礎モデルであるnetFoundを開発した。 このモデルは、利用可能な未ラベルのネットワークパケットトレースに自己教師付きアルゴリズムを適用して事前学習を行う。 netFoundの設計には、ネットワークトラフィックの階層的およびマルチモーダルな属性が含まれており、アプリケーションロジック、通信プロトコル、ネットワーク条件を含む隠されたネットワークコンテキストを効果的にキャプチャする。 この事前訓練された基盤があれば、低品質で限定的でノイズの多いラベル付きデータを扱う場合でも、幅広いダウンストリームタスクに対してnetFoundを微調整できます。 実験では,トラフィック分類,ネットワーク侵入検出,APT検出の3つの異なるダウンストリームタスクにおいて,既存の最先端MLベースのソリューションよりもnetFoundの方が優れていることを示した。 さらに,ノイズや欠落するラベルに対するnetfoundの頑健さや,時間的変動や多様なネットワーク環境にまたがる汎用性についても強調する。 最後に、一連のアブレーション研究を通じて、netFoundがネットワークセキュリティアプリケーションにおけるパフォーマンスとユーティリティをさらに強化し、隠れたネットワークコンテキストをより効果的にキャプチャする方法に関する総合的な洞察を提供する。

関連論文リスト

• tn4ml: Tensor Network Training and Customization for Machine Learning [0.8799686507544172]
  tn4mlは、ニューラルネットワークを機械学習タスクにシームレスに統合するように設計された新しいライブラリである。 既存の機械学習フレームワークにインスパイアされたこのライブラリは、データ埋め込み、客観的関数定義、モデルトレーニングのためのモジュールを備えた、ユーザフレンドリな構造を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T17:57:29Z)
• Meta-Statistical Learning: Supervised Learning of Statistical Inference [59.463430294611626]
  この研究は、大きな言語モデル(LLM)の成功を駆動するツールと原則が、分散レベルのタスクに取り組むために再利用可能であることを実証している。 本稿では,統計的推論タスクを教師付き学習問題として再構成するマルチインスタンス学習に触発されたメタ統計学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T18:04:39Z)
• A Survey of Machine Learning-based Physical-Layer Authentication in Wireless Communications [17.707450193500698]
  無線環境におけるユニークな特性の活用により,Physical-Layer Authentication (PLA) が有望な補完として浮上している。 本稿では,MLベースのPLAで使用可能な特徴と技術について,包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T03:01:23Z)
• Multi-Stage Knowledge Integration of Vision-Language Models for Continual Learning [79.46570165281084]
  蒸留法における人間の学習過程をエミュレートするマルチステージ知識統合ネットワーク(MulKI)を提案する。 Mulkiは、イデオロギーの排除、新しいイデオロギーの追加、イデオロギーの排除、コネクティクスの作りという4つの段階を通じてこれを達成している。 提案手法は,下流タスク間の連続学習をサポートしながら,ゼロショット能力の維持における大幅な改善を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T07:36:19Z)
• Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning [99.56612787882334]
  Data-Free Meta-Learning (DFML)は、複数の事前学習モデルを活用することで、独自のトレーニングデータを必要とせずに、新しいタスクを効率的に学習することを目的としている。 TDS(Task-Distribution Shift)とTDC(Task-Distribution Corruption)の2つの大きな課題を初めて明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T15:46:54Z)
• Federated Learning and Meta Learning: Approaches, Applications, and Directions [94.68423258028285]
  本稿では,FL,メタラーニング,フェデレーションメタラーニング(FedMeta)について概観する。 他のチュートリアルと異なり、私たちの目標はFL、メタラーニング、FedMetaの方法論をどのように設計、最適化、進化させ、無線ネットワーク上で応用するかを探ることです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T10:59:29Z)
• Transfer Learning with Pre-trained Conditional Generative Models [37.70988230858316]
  現在の転送学習手法では、(i)ソースとターゲットタスクラベル空間の少なくとも1つが重複し、(ii)ソースデータセットが利用可能であり、(iii)ターゲットネットワークアーキテクチャがソースと整合していると仮定している。 本稿では, 擬似事前学習と擬似半教師学習の2段階からなる, 深層生成モデルを用いた伝達学習手法を提案する。 実験結果から,スクラッチトレーニングと知識蒸留の基本的な性能を向上できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T10:36:32Z)
• Training Deep Networks from Zero to Hero: avoiding pitfalls and going beyond [59.94347858883343]
  このチュートリアルでは、基本的なステップと、モデルを改善するためのより最近のオプションを取り上げている。 これは特に、課題のデータセットほど準備が不十分なデータセットで有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T21:31:42Z)
• Applying Graph-based Deep Learning To Realistic Network Scenarios [5.453745629140304]
  本稿では,ネットワーク内のパスごとの平均遅延を正確に推定できるグラフベースの新しいディープラーニングモデルを提案する。 提案モデルでは,トレーニングフェーズ中に見つからないトポロジ,ルーティング構成,キュースケジューリングポリシ,トラフィック行列をうまく一般化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T20:58:59Z)
• Deep Learning for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications in 6G Networks [84.2155885234293]
  まず,データ駆動型教師付き深層学習と深部強化学習をURLLCに適用する方法を概説する。 このようなオープンな問題に対処するために、デバイスインテリジェンス、エッジインテリジェンス、およびURLLCのためのクラウドインテリジェンスを可能にするマルチレベルアーキテクチャを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-22T14:38:11Z)

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。