論文の概要: A Novel Federated Learning-based Intrusion Detection System for Flying Ad Hoc Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04135v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 08:50:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-12-08 15:42:49.461412
• Title: A Novel Federated Learning-based Intrusion Detection System for Flying Ad Hoc Networks
• Title（参考訳）: 空飛ぶアドホックネットワークのための新しい連合学習型侵入検知システム
• Abstract要約: 空飛ぶアドホックネットワーク(FANET)における無人航空機(UAV)は、これらのネットワークの動的で分散的な性質のためにセキュリティ上の課題に直面している。 本稿では,FANETのセキュリティ向上を目的とした新しいアプローチであるFL-IDS(Federated Learning-based Intrusion Detection System)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) in flying ad-hoc networks (FANETs) face security challenges due to the dynamic and distributed nature of these networks. This paper presents the Federated Learning-based Intrusion Detection System (FL-IDS), an innovative approach designed to improve FANET security. FL-IDS leverages federated learning to address privacy concerns of centralized intrusion detection systems. FL-IDS operates in a decentralized manner, enabling UAVs to collaboratively train a global intrusion detection model without sharing raw data. Local models are assigned to each UAV, using client-specific data, and only updated model weights are shared with a central server. This preserves privacy while utilizing collective intelligence for effective intrusion detection. Experimental results show FL-IDS's competitive performance with Central IDS (C-IDS) while mitigating privacy concerns. The Bias Towards Specific Clients (BTSC) method further enhances FL-IDS performance, surpassing C-IDS even at lower attacker ratios. A comparative analysis with traditional intrusion detection methods, including Local IDS (L-IDS), provides insights into FL-IDS's strengths. This study significantly contributes to FANET security by introducing a privacy-aware, decentralized intrusion detection approach tailored to the unique challenges of UAV networks.
• Abstract（参考訳）: 空飛ぶアドホックネットワーク(FANET)における無人航空機(UAV)は、これらのネットワークの動的で分散的な性質のためにセキュリティ上の課題に直面している。 本稿では,フェネセキュリティを改善するための革新的手法であるfl-ids(federated learning-based intrusion detection system)を提案する。 FL-IDSは統合学習を活用し、集中侵入検知システムのプライバシー問題に対処する。 FL-IDSは分散的に動作し、UAVは生データを共有せずにグローバルな侵入検知モデルを協調的に訓練することができる。 ローカルモデルはクライアント固有のデータを使用して各uavに割り当てられ、更新されたモデル重みだけが中央サーバと共有される。 これは、効果的な侵入検知のために集団知性を活用しながら、プライバシを保存する。 FL-IDSと中央IDS(C-IDS)の競合性能は,プライバシの懸念を和らげている。 Bias Towards Specific Clients (BTSC) 法は、より低い攻撃率でもC-IDSを超えるFL-IDS性能をさらに向上させる。 ローカルIDS(L-IDS)を含む従来の侵入検出手法との比較分析により、FL-IDSの強度に関する洞察が得られる。 本研究は,uavネットワークのユニークな課題に合わせて,プライバシを意識した分散型侵入検出アプローチを導入することで,fanetセキュリティに大きく寄与する。

関連論文リスト

• Privacy-Preserving Distributed Learning in IoT Systems: A Unified Threat Model and Evaluation Framework [45.88028371034407]
  本稿では,IoT環境における分散学習のためのプライバシ保護手法の構造解析を行う。 モデルインバージョン、メンバシップ推論、勾配リーク、通信ベースの攻撃をキャプチャする統合脅威モデルが導入された。 その結果、プライバシーの強さとシステム効率の根本的なトレードオフが浮かび上がっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-10T00:22:11Z)
• A Secure and Private Distributed Bayesian Federated Learning Design [56.92336577799572]
  DFL(Distributed Federated Learning)は、中央パラメータサーバを持たない大規模システム間の分散モデルトレーニングを可能にする。 DFLは、3つの重要な課題に直面している: 正直な隣人からのプライバシー漏洩、中央調整の欠如による収束の遅さ、モデルの精度の低下を目指すビザンティンの敵に対する脆弱性。 本稿では,ビザンチンの堅牢性,プライバシー保護,収束促進を統合した新しいDFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T16:12:02Z)
• Federated Learning in the Wild: A Comparative Study for Cybersecurity under Non-IID and Unbalanced Settings [1.441946602098626]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントにわたるMLモデルの協調トレーニングを可能にする新しいパラダイムとして登場した。 本研究は、DDoS攻撃に対する侵入検知の文脈において、FL法を体系的に評価し、評価する。 我々の知る限りでは、現実的な非i.d.とアンバランスな設定下での侵入検出のためのFLアルゴリズムの比較分析はこれが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-22T14:25:32Z)
• WeiDetect: Weibull Distribution-Based Defense against Poisoning Attacks in Federated Learning for Network Intrusion Detection Systems [23.03944479383518]
  WeiDetectは、悪意のある参加者を検知するFLベースのNIDSのための2段階のサーバーサイド防御機構である。 多様な攻撃環境におけるアプローチの有効性を評価する実験を行った。 WeDetectは最先端の防衛アプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-06T05:31:24Z)
• Distributed Intrusion Detection in Dynamic Networks of UAVs using Few-Shot Federated Learning [1.0923877073891446]
  Flying Ad Hoc Networks(FANETs)の侵入検知は、通信コストとプライバシー上の懸念のために困難である。 Federated Learning (FL) は FANET の侵入検出を約束する一方で,大規模なデータ要求や消費電力,時間制約といった欠点にも直面する。 我々は、プライバシー、電力制約、通信コスト、損失リンクなどの侵入検知問題に対処するために、Few-shot Federated Learning-based IDS (FSFL-IDS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-22T20:55:46Z)
• Towards Resource-Efficient Federated Learning in Industrial IoT for Multivariate Time Series Analysis [50.18156030818883]
  異常と欠落したデータは、産業応用における厄介な問題を構成する。 ディープラーニングによる異常検出が重要な方向として現れている。 エッジデバイスで収集されたデータは、ユーザのプライバシを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:38:31Z)
• FEDLAD: Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses [50.921333548391345]
  フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、分散型機械学習パラダイムをプライバシ保護するものだ。 近年の研究では、Deep Leakageと呼ばれる勾配技術によって、民間の真実データを復元できることが判明している。 本稿では、Deep Leakage攻撃と防御を評価するための総合的なベンチマークであるFEDLAD Framework(Federated Evaluation of Deep Leakage Attacks and Defenses)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T11:42:26Z)
• Decentralized Federated Anomaly Detection in Smart Grids: A P2P Gossip Approach [0.44328715570014865]
  本稿では,ランダムウォーク(Random Walk)とエピデミック(Epidemic)という2つの主要なゴシッププロトコルに基づく分散化フェデレーション異常検出手法を提案する。 従来のフェデレートラーニングに比べて,トレーニング時間の35%が顕著に改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T10:45:06Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• Federated Deep Learning for Intrusion Detection in IoT Networks [1.3097853961043058]
  AIベースの侵入検知システム(IDS)を分散IoTシステムに実装する一般的なアプローチは、中央集権的な方法である。 このアプローチはデータのプライバシを侵害し、IDSのスケーラビリティを禁止します。 我々は、実世界の実験代表を設計し、FLベースのIDSの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T09:08:24Z)
• Exploring and Enhancing Placement of IDS in RPL: A Federated Learning-based Approach [3.0586855806896045]
  本研究は, 有効性, コスト, プライバシ, セキュリティなど, 様々な基準において, 中央および分散配置を考慮した3つの侵入検知アーキテクチャを評価することを目的とする。 この結果から,攻撃者の位置と攻撃者へのIDSの近接が検出結果に与える影響が示唆された。 本研究では、RPLネットワーク内の侵入検知を改善するために、FL(Federated Learning)の使用について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T09:43:23Z)
• GowFed -- A novel Federated Network Intrusion Detection System [0.15469452301122172]
  本研究は,Gower Dissimilarity行列とFederated Averagingを併用したネットワーク脅威検出システムであるGowFedを紹介する。 GowFedのアプローチは,(1)バニラバージョン,(2)アテンション機構を備えたバージョンなど,最先端の知識に基づいて開発されている。 全体として、GowFedは、産業レベルのネットワークにおけるネットワーク脅威を検出するためのフェデレートラーニングとガウワーの相違行列の併用に向けた最初の一歩となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T23:53:37Z)
• Federated Deep Learning Meets Autonomous Vehicle Perception: Design and Verification [168.67190934250868]
  フェデレーテッド・ラーニング・パワード・コネクテッド・オートモービル(FLCAV)が提案されている。 FLCAVは通信とアノテーションのコストを削減しながらプライバシを保存する。 マルチステージトレーニングのためのネットワークリソースと道路センサのポーズを決定することは困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-03T23:55:45Z)
• Robust Semi-supervised Federated Learning for Images Automatic Recognition in Internet of Drones [57.468730437381076]
  プライバシー保護型UAV画像認識のための半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)フレームワークを提案する。 異なるカメラモジュールを使用したUAVによって収集されたローカルデータの数、特徴、分布には大きな違いがある。 本稿では,クライアントがトレーニングに参加する頻度,すなわちFedFreqアグリゲーションルールに基づくアグリゲーションルールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T16:49:33Z)
• Federated Learning for Intrusion Detection System: Concepts, Challenges and Future Directions [0.20236506875465865]
  侵入検知システムは、スマートデバイスのセキュリティとプライバシを確保する上で重要な役割を果たす。 本稿では,侵入検知システムにおけるFLの使用について,広範囲かつ徹底的に検討することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T13:13:04Z)
• Distributed CNN Inference on Resource-Constrained UAVs for Surveillance Systems: Design and Optimization [43.9909417652678]
  無人航空機(UAV)は、広い地域をカバーし、困難で危険な目標地域にアクセスする能力のため、ここ数年で大きな関心を集めている。 コンピュータビジョンと機械学習の進歩により、UAVは幅広いソリューションやアプリケーションに採用されている。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、それらがオンボードで実行されるのを防ぐ、より深く複雑なモデルに向かって進んでいる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-23T20:19:43Z)
• Privacy-preserving Traffic Flow Prediction: A Federated Learning Approach [61.64006416975458]
  本稿では,フェデレート学習に基づくGated Recurrent Unit Neural Network Algorithm (FedGRU) というプライバシ保護機械学習手法を提案する。 FedGRUは、現在の集中学習方法と異なり、安全なパラメータアグリゲーション機構を通じて、普遍的な学習モデルを更新する。 FedGRUの予測精度は、先進的なディープラーニングモデルよりも90.96%高い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-19T13:07:49Z)

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。