論文の概要: A Method for Network Intrusion Detection Using Flow Sequence and BERT Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17127v1
- Date: Thu, 26 Oct 2023 03:56:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 01:44:24.067436
- Title: A Method for Network Intrusion Detection Using Flow Sequence and BERT Framework
- Title（参考訳）: フローシーケンスとBERTフレームワークを用いたネットワーク侵入検出手法
- Authors: Loc Gia Nguyen, Kohei Watabe,
- Abstract要約: 本研究の目的は,ネットワーク侵入検知システムの領域適応性を向上させるために,フローのシーケンスを用いることの可能性を検討することである。
提案手法は自然言語処理技術とトランスフォーマーフレームワークからの双方向表現を用いる。
初期の実証実験の結果,従来のアプローチに比べてドメイン適応能力が改善された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A Network Intrusion Detection System (NIDS) is a tool that identifies potential threats to a network. Recently, different flow-based NIDS designs utilizing Machine Learning (ML) algorithms have been proposed as solutions to detect intrusions efficiently. However, conventional ML-based classifiers have not seen widespread adoption in the real world due to their poor domain adaptation capability. In this research, our goal is to explore the possibility of using sequences of flows to improve the domain adaptation capability of network intrusion detection systems. Our proposal employs natural language processing techniques and Bidirectional Encoder Representations from Transformers framework, which is an effective technique for modeling data with respect to its context. Early empirical results show that our approach has improved domain adaptation capability compared to previous approaches. The proposed approach provides a new research method for building a robust intrusion detection system.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、ネットワークに対する潜在的な脅威を特定するツールである。
近年,機械学習(ML)アルゴリズムを用いたフローベースNIDSの設計が,侵入を効率的に検出する手法として提案されている。
しかし、従来のMLベースの分類器はドメイン適応能力の貧弱さのため、現実世界では広く採用されていない。
本研究の目的は,ネットワーク侵入検知システムの領域適応性を向上させるために,フローのシーケンスを用いることの可能性を検討することである。
提案手法は,自然言語処理技術とトランスフォーマーフレームワークからの双方向エンコーダ表現を採用し,そのコンテキストを考慮したデータモデリングに有効な手法である。
初期の実証実験の結果,従来のアプローチに比べてドメイン適応能力が改善された。
提案手法は,ロバストな侵入検知システムを構築するための新しい研究手法を提供する。
関連論文リスト
- Adaptive Anomaly Detection in Network Flows with Low-Rank Tensor Decompositions and Deep Unrolling [9.20186865054847]
異常検出(AD)は、将来の通信システムのレジリエンスを確保するための重要な要素として、ますます認識されている。
この研究は、不完全測定を用いたネットワークフローにおけるADについて考察する。
本稿では,正規化モデル適合性に基づくブロック帰属凸近似アルゴリズムを提案する。
ベイズ的アプローチに触発されて、我々はモデルアーキテクチャを拡張し、フローごとのオンライン適応とステップごとの統計処理を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T19:59:57Z) - Multi-agent Reinforcement Learning-based Network Intrusion Detection System [3.4636217357968904]
侵入検知システム(IDS)は,コンピュータネットワークのセキュリティ確保において重要な役割を担っている。
本稿では,自動,効率的,堅牢なネットワーク侵入検出が可能な,新しいマルチエージェント強化学習(RL)アーキテクチャを提案する。
我々のソリューションは、新しい攻撃の追加に対応し、既存の攻撃パターンの変更に効果的に適応するように設計されたレジリエントなアーキテクチャを導入します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T09:18:59Z) - Few-Shot API Attack Detection: Overcoming Data Scarcity with GAN-Inspired Learning [9.035212370386846]
本稿では,NLP(Natural Language Processing)とGAN(Generative Adrialversa Network)にインスパイアされた新たな手法を提案する。
提案手法では,API要求の文脈的理解が向上し,従来の手法と比較して異常検出が改善された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-18T11:10:45Z) - Learning Transferable Conceptual Prototypes for Interpretable
Unsupervised Domain Adaptation [79.22678026708134]
本稿では,Transferable Prototype Learning (TCPL) という,本質的に解釈可能な手法を提案する。
この目的を達成するために、ソースドメインからターゲットドメインにカテゴリの基本概念を転送する階層的なプロトタイプモジュールを設計し、基礎となる推論プロセスを説明するためにドメイン共有プロトタイプを学習する。
総合的な実験により,提案手法は有効かつ直感的な説明を提供するだけでなく,従来の最先端技術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） (2023-10-12T06:36:41Z) - Small Object Detection via Coarse-to-fine Proposal Generation and
Imitation Learning [52.06176253457522]
本稿では,粗粒度パイプラインと特徴模倣学習に基づく小型物体検出に適した2段階フレームワークを提案する。
CFINetは、大規模な小さなオブジェクト検出ベンチマークであるSODA-DとSODA-Aで最先端の性能を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T13:13:09Z) - Large-Scale Sequential Learning for Recommender and Engineering Systems [91.3755431537592]
本稿では,現在の状況に適応してパーソナライズされたランキングを提供する自動アルゴリズムの設計に焦点を当てる。
前者はSAROSと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案し,インタラクションの順序を学習するためのフィードバックの種類を考慮に入れている。
提案手法は, 電力網の故障検出に対する初期アプローチと比較して, 統計的に有意な結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-13T21:09:41Z) - Orthogonal variance-based feature selection for intrusion detection
systems [0.0]
自動侵入検知システムを構築するために,融合機械学習手法を適用した。
選択された機能は、侵入検知のためのディープニューラルネットワークを構築するために使用される。
提案アルゴリズムは、DDoS攻撃の特定において100%検出精度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-25T04:07:53Z) - Increasing the Confidence of Deep Neural Networks by Coverage Analysis [71.57324258813674]
本稿では、異なる安全でない入力に対してモデルを強化するために、カバレッジパラダイムに基づく軽量な監視アーキテクチャを提案する。
実験結果から,提案手法は強力な対向例とアウト・オブ・ディストリビューション・インプットの両方を検出するのに有効であることが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-28T16:38:26Z) - Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly
Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。
ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。
実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z) - A cognitive based Intrusion detection system [0.0]
侵入検知は、コンピュータネットワークのセキュリティを提供する重要なメカニズムの1つである。
本稿では,Deep Neural Network Ans Supportctor Machine Classifierに基づく新しい手法を提案する。
提案手法は, 侵入検知に類似した手法により, より精度良く攻撃を予測できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-19T13:30:30Z) - Survey of Network Intrusion Detection Methods from the Perspective of
the Knowledge Discovery in Databases Process [63.75363908696257]
本稿では,侵入検知器の開発を目的として,ネットワークデータに適用された手法について概説する。
本稿では,データのキャプチャ,準備,変換,データマイニング,評価などの手法について論じる。
この文献レビューの結果、ネットワークセキュリティ分野のさらなる研究のために考慮すべきいくつかのオープンな問題について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-27T11:21:05Z)
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。