Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fed-urlBERT: Client-side Lightweight Federated Transformers for URL Threat Analysis

論文の概要: Fed-urlBERT: Client-side Lightweight Federated Transformers for URL Threat Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03636v1
Date: Wed, 6 Dec 2023 17:31:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-18 12:56:06.478365
Title: Fed-urlBERT: Client-side Lightweight Federated Transformers for URL Threat Analysis
Title（参考訳）: Fed-urlBERT: URL脅威分析のためのクライアント側軽量フェデレーショントランス
Authors: Yujie Li, Yanbin Wang, Haitao Xu, Zhenhao Guo, Fan Zhang, Ruitong Liu, Wenrui Ma,
Abstract要約: プライバシの懸念とサイバーセキュリティにおけるクロスドメインコラボレーションの必要性の両方に対処するために設計されたフェデレーションURL事前トレーニングモデル。我々のアポックは、独立および同一分散(IID)および2つの非IIDデータシナリオの下で、集中モデルに匹敵する性能を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.552094912099549
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In evolving cyber landscapes, the detection of malicious URLs calls for cooperation and knowledge sharing across domains. However, collaboration is often hindered by concerns over privacy and business sensitivities. Federated learning addresses these issues by enabling multi-clients collaboration without direct data exchange. Unfortunately, if highly expressive Transformer models are used, clients may face intolerable computational burdens, and the exchange of weights could quickly deplete network bandwidth. In this paper, we propose Fed-urlBERT, a federated URL pre-trained model designed to address both privacy concerns and the need for cross-domain collaboration in cybersecurity. Fed-urlBERT leverages split learning to divide the pre-training model into client and server part, so that the client part takes up less extensive computation resources and bandwidth. Our appraoch achieves performance comparable to centralized model under both independently and identically distributed (IID) and two non-IID data scenarios. Significantly, our federated model shows about an 7% decrease in the FPR compared to the centralized model. Additionally, we implement an adaptive local aggregation strategy that mitigates heterogeneity among clients, demonstrating promising performance improvements. Overall, our study validates the applicability of the proposed Transformer federated learning for URL threat analysis, establishing a foundation for real-world collaborative cybersecurity efforts. The source code is accessible at https://github.com/Davidup1/FedURLBERT.
Abstract（参考訳）: サイバーランドスケープの進化において、悪意のあるURLの検出は、ドメイン間の協調と知識共有を要求する。しかし、プライバシやビジネス上の感受性に関する懸念によって、コラボレーションが妨げられていることが多い。フェデレーション学習は、直接データ交換なしでマルチクライアントのコラボレーションを可能にすることで、これらの問題に対処する。残念ながら、高度に表現力のあるTransformerモデルを使用すると、クライアントは計算負荷が耐え難い場合があり、重みの交換はネットワーク帯域幅を急速に減らす可能性がある。本稿では,プライバシの懸念とサイバーセキュリティにおけるクロスドメインコラボレーションの必要性に対処するために,フェデレーション付きURL事前トレーニングモデルであるFed-urlBERTを提案する。 Fed-urlBERTは分割学習を利用して、事前学習されたモデルをクライアントとサーバに分割する。本報告では,独立および同一分散(IID)および2つの非IIDデータシナリオの下で,集中型モデルに匹敵する性能を実現する。その結果,FPRは中央集権モデルに比べて約7%減少していることがわかった。さらに、クライアント間の不均一性を緩和し、有望な性能改善を示す適応的な局所集約戦略を実装した。全体として,提案するトランスフォーマーフェデレーション学習のURL脅威分析への適用性を検証するとともに,現実の協調型サイバーセキュリティ活動の基盤を確立する。ソースコードはhttps://github.com/Davidup1/FedURLBERTでアクセスできる。

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