論文の概要: An Explainable Ensemble-based Intrusion Detection System for Software-Defined Vehicle Ad-hoc Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04956v5
• Date: Fri, 11 Oct 2024 03:47:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:27:49.387755
• Title: An Explainable Ensemble-based Intrusion Detection System for Software-Defined Vehicle Ad-hoc Networks
• Title（参考訳）: 自動車アドホックネットワークのための説明可能なアンサンブル型侵入検知システム
• Authors: Shakil Ibne Ahsan, Phil Legg, S M Iftekharul Alam,
• Abstract要約: 本研究では,アンサンブルに基づく機械学習による車両ネットワークにおけるサイバー脅威の検出について検討する。 我々は,Random Forest と CatBoost を主要な研究者として用いたモデルを提案し,ロジスティック回帰を用いて最終的な決定を下す。 我々は,本手法が分類精度を向上し,過去の研究に比べて誤分類が少ないことを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Intrusion Detection Systems (IDS) are widely employed to detect and mitigate external network security events. Vehicle ad-hoc Networks (VANETs) continue to evolve, especially with developments related to Connected Autonomous Vehicles (CAVs). In this study, we explore the detection of cyber threats in vehicle networks through ensemble-based machine learning, to strengthen the performance of the learnt model compared to relying on a single model. We propose a model that uses Random Forest and CatBoost as our main investigators, with Logistic Regression used to then reason on their outputs to make a final decision. To further aid analysis, we use SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis to examine feature importance towards the final decision stage. We use the Vehicular Reference Misbehavior (VeReMi) dataset for our experimentation and observe that our approach improves classification accuracy, and results in fewer misclassifications compared to previous works. Overall, this layered approach to decision-making combining teamwork among models with an explainable view of why they act as they do can help to achieve a more reliable and easy-to-understand cyber security solution for smart transportation networks.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、外部ネットワークのセキュリティイベントを検出し、緩和するために広く利用されている。 自動車アドホックネットワーク(VANETs)は、特にコネクテッド・オートモービルズ(CAVs)に関連する開発で発展を続けている。 本研究では,アンサンブルに基づく機械学習による車両ネットワークにおけるサイバー脅威の検出について検討し,単一のモデルに依存するよりも学習モデルの性能を高めることを目的とした。 我々は,Random Forest と CatBoost を主要な研究者として用いたモデルを提案し,ロジスティック回帰を用いて最終的な決定を下す。 分析をさらに支援するため,SHAP分析を用いて最終決定段階における特徴的重要性について検討する。 VeReMi(Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, VeReMi)データセットを実験に使用して,本手法が分類精度を向上し,その結果,従来の研究に比べて誤分類が少ないことを確認した。 全体として、モデル間のチームワークを組み合わせた意思決定のアプローチは、なぜ彼らが行動するのかを説明可能な視点で説明することで、スマートトランスポートネットワークのためのより信頼性が高く理解しやすいサイバーセキュリティソリューションを実現するのに役立ちます。

関連論文リスト

• Reliable Feature Selection for Adversarially Robust Cyber-Attack Detection [0.0]
  この研究は、複数のメソッドを組み合わせて複数のネットワークデータセットに適用する機能選択とコンセンサスプロセスを示す。 データ多様性が向上し、最高の時間関連機能とより具体的な機能セットを選択し、敵のトレーニングを実行することで、MLモデルはより逆向きに堅牢な一般化を実現することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-05T16:01:21Z)
• Advancing Security in AI Systems: A Novel Approach to Detecting Backdoors in Deep Neural Networks [3.489779105594534]
  バックドアは、ディープニューラルネットワーク(DNN)上の悪意あるアクターと、データ処理のためのクラウドサービスによって悪用される。 提案手法は高度テンソル分解アルゴリズムを利用して,事前学習したDNNの重みを慎重に解析し,バックドアモデルとクリーンモデルとの区別を行う。 この進歩は、ネットワークシステムにおけるディープラーニングとAIのセキュリティを強化し、新興技術の脅威の進化に対して不可欠なサイバーセキュリティを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-13T03:10:11Z)
• Machine Learning for QoS Prediction in Vehicular Communication: Challenges and Solution Approaches [46.52224306624461]
  最大スループット予測の強化,例えばストリーミングや高精細マッピングアプリケーションについて検討する。 収集したデータの基盤となる特性をよりよく理解することで、マシンラーニング技術上に信頼性を構築することができるかを強調します。 我々は、説明可能なAIを使用して、機械学習が明示的にプログラムされることなく、無線ネットワークの基本原理を学習できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T12:29:20Z)
• Leveraging a Probabilistic PCA Model to Understand the Multivariate Statistical Network Monitoring Framework for Network Security Anomaly Detection [64.1680666036655]
  確率的生成モデルの観点からPCAに基づく異常検出手法を再検討する。 2つの異なるデータセットを用いて数学的モデルを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T13:41:18Z)
• LCCDE: A Decision-Based Ensemble Framework for Intrusion Detection in The Internet of Vehicles [7.795462813462946]
  悪意のあるサイバー攻撃を識別できる侵入検知システム(IDS)が開発されている。 我々は、LCCDE(Lead Class and Confidence Decision Ensemble)という新しいアンサンブルIDSフレームワークを提案する。 LCCDEは、3つの高度なアルゴリズムの中で最高のパフォーマンスのMLモデルを決定することで構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T22:30:34Z)
• 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)
• Deep Q-Learning based Reinforcement Learning Approach for Network Intrusion Detection [1.7205106391379026]
  本稿では,Qラーニングに基づく強化学習と,ネットワーク侵入検出のためのディープフィードフォワードニューラルネットワークを併用したネットワーク侵入検出手法を提案する。 提案するDeep Q-Learning(DQL)モデルは,ネットワーク環境に対する継続的な自動学習機能を提供する。 実験の結果,提案したDQLは,異なる侵入クラスを検出し,他の類似した機械学習手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-27T20:18:00Z)
• 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)
• Explaining Network Intrusion Detection System Using Explainable AI Framework [0.5076419064097734]
  侵入検知システムは、今日の世界のサイバー安全の重要なレイヤーの1つです。 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いてネットワーク侵入検出を行った。 また、機械学習パイプラインの各段階で透明性を追加する説明可能なAIフレームワークも提案しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T07:15:09Z)
• Firearm Detection via Convolutional Neural Networks: Comparing a Semantic Segmentation Model Against End-to-End Solutions [68.8204255655161]
  武器の脅威検出とライブビデオからの攻撃的な行動は、潜在的に致命的な事故の迅速検出と予防に使用できる。 これを実現する一つの方法は、人工知能と、特に画像分析のための機械学習を使用することです。 従来のモノリシックなエンド・ツー・エンドのディープラーニングモデルと、セマンティクスセグメンテーションによって火花を検知する単純なニューラルネットワークのアンサンブルに基づく前述したモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T15:19:29Z)
• Federated Learning in Vehicular Networks [41.89469856322786]
  フェデレートラーニング(FL)フレームワークは、トランスミッションオーバーヘッドを減らすことを目的として、効率的なツールとして導入された。 本稿では,車載ネットワークアプリケーションにおける一元学習(CL)によるFLを用いたインテリジェント交通システムの構築について検討する。 データラベリングやモデルトレーニングといった学習の観点からも,コミュニケーションの観点からも,データレート,信頼性,送信オーバーヘッド,プライバシ,リソース管理といった面から,大きな課題を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T06:32:59Z)

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。