論文の概要: Enhancing Intrusion Detection In Internet Of Vehicles Through Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13800v1
• Date: Thu, 23 Nov 2023 04:04:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 00:47:33.550141
• Title: Enhancing Intrusion Detection In Internet Of Vehicles Through Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習による車両のインターネット侵入検知の強化
• Authors: Abhishek Sebastian, Pragna R, Sudhakaran G, Renjith P N and Leela Karthikeyan H
• Abstract要約: フェデレートされた学習は、複数のパーティが協力し、生データを共有せずに共有モデルを学習することを可能にする。 本稿では,CIC-IDS 2017データセットを用いたIoT(Internet of Vehicles)における侵入検知のための連合学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated learning is a technique of decentralized machine learning. that allows multiple parties to collaborate and learn a shared model without sharing their raw data. Our paper proposes a federated learning framework for intrusion detection in Internet of Vehicles (IOVs) using the CIC-IDS 2017 dataset. The proposed framework employs SMOTE for handling class imbalance, outlier detection for identifying and removing abnormal observations, and hyperparameter tuning to optimize the model's performance. The authors evaluated the proposed framework using various performance metrics and demonstrated its effectiveness in detecting intrusions with other datasets (KDD-Cup 99 and UNSW- NB-15) and conventional classifiers. Furthermore, the proposed framework can protect sensitive data while achieving high intrusion detection performance.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、分散機械学習のテクニックである。 複数のパーティが協力して、生データを共有せずに共有モデルを学びます。 本稿では,CIC-IDS 2017データセットを用いたIoT(Internet of Vehicles)における侵入検知のための連合学習フレームワークを提案する。 提案フレームワークでは,クラス不均衡の処理にSMOTE,異常観測の識別と除去にoutlier Detection,モデルの性能最適化にハイパーパラメータチューニングを採用している。 提案手法を各種性能指標を用いて評価し,他のデータセット(KDD-Cup 99およびUNSW-NB-15)と従来の分類器との侵入検出の有効性を示した。 さらに,提案フレームワークは,高い侵入検出性能を実現しながら,機密データを保護できる。

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