論文の概要: A Novel Federated Learning-Based IDS for Enhancing UAVs Privacy and Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04135v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 20:41:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 02:52:49.308452
• Title: A Novel Federated Learning-Based IDS for Enhancing UAVs Privacy and Security
• Title（参考訳）: UAVのプライバシとセキュリティを高めるための新しいフェデレーション学習型IDS
• Authors: Ozlem Ceviz, Pinar Sadioglu, Sevil Sen, Vassilios G. Vassilakis,
• Abstract要約: フライングアドホックネットワーク(FANET)内で運用されている無人航空機(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問題に直面している。 以前の研究では、すべてのデバイスからのデータを保存し分析する中心的なエンティティとして、集中的な侵入検出に主に焦点が当てられていた。 本稿では、FANETにおける集中型システムによる課題に対処する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）: 1.2999518604217852
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) operating within Flying Ad-hoc Networks (FANETs) encounter security challenges due to the dynamic and distributed nature of these networks. Previous studies predominantly focused on centralized intrusion detection, assuming a central entity responsible for storing and analyzing data from all devices.However, these approaches face challenges including computation and storage costs, along with a single point of failure risk, threatening data privacy and availability. The widespread dispersion of data across interconnected devices underscores the necessity for decentralized approaches. This paper introduces the Federated Learning-based Intrusion Detection System (FL-IDS), addressing challenges encountered by centralized systems in FANETs. FL-IDS reduces computation and storage costs for both clients and the central server, crucial for resource-constrained UAVs. Operating in a decentralized manner, FL-IDS enables UAVs to collaboratively train a global intrusion detection model without sharing raw data, thus avoiding the delay in decisions based on collected data, as is often the case with traditional methods. Experimental results demonstrate FL-IDS's competitive performance with Central IDS (C-IDS) while mitigating privacy concerns, with the Bias Towards Specific Clients (BTSC) method further enhancing FL-IDS performance even at lower attacker ratios. Comparative analysis with traditional intrusion detection methods, including Local IDS (L-IDS), sheds light on FL-IDS's strengths. This study significantly contributes to UAV security by introducing a privacy-aware, decentralized intrusion detection approach tailored to UAV networks. Moreover, by introducing a realistic dataset for FANETs and federated learning, our approach differs from others lacking high dynamism and 3D node movements or accurate federated data federations.
• Abstract（参考訳）: フライングアドホックネットワーク(FANET)内で運用されている無人航空機(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問題に直面している。 従来の研究は、すべてのデバイスからデータを格納し分析する中心的なエンティティを前提として、集中侵入検出に重点を置いていた。しかしながら、これらのアプローチは、計算とストレージコスト、単一障害リスクのポイント、データのプライバシと可用性の脅威といった課題に直面している。 相互接続されたデバイスにまたがる広範なデータの分散は、分散化されたアプローチの必要性を浮き彫りにする。 本稿では、FANETにおける集中型システムによる課題に対処するFL-IDS(Federated Learning-based Intrusion Detection System)を提案する。 FL-IDSは、リソース制約されたUAVに不可欠なクライアントと中央サーバの両方の計算とストレージコストを削減する。 FL-IDSを分散的に運用することで、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。 FL-IDSと中央IDS(C-IDS)の競合性能はプライバシーの懸念を緩和しつつも実証され、Bias Towards Specific Clients (BTSC) 法は攻撃率が低い場合でもFL-IDSの性能をさらに向上させる。 局所IDS(L-IDS)を含む従来の侵入検知法との比較分析では、FL-IDSの強度に光を当てている。 本研究は,UAVネットワークに適した,プライバシーを意識した分散型侵入検知手法を導入することにより,UAVのセキュリティに大きく貢献する。 さらに、FANETのための現実的なデータセットとフェデレーション学習を導入することで、高いダイナミズムと3Dノードの動き、あるいは正確なフェデレーションデータフェデレーションを欠いている他の方法とは異なる。

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