論文の概要: Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17300v5
• Date: Fri, 17 Oct 2025 03:20:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 11:39:14.483002
• Title: Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space
• Title（参考訳）: 潜在空間におけるドメイン不変表現学習による侵入検出の改善
• Authors: Padmaksha Roy, Tyler Cody, Himanshu Singhal, Kevin Choi, Ming Jin,
• Abstract要約: 本稿では,関連ドメイン間の情報を統合潜在空間に融合するマルチタスク表現学習手法を提案する。 分類,再構成,相互情報の正規化損失を共同で最適化することにより,素早い相関を解消する最小限(ボトルネック)のドメイン不変表現を学習する。 実験により, 各種異常検出データセットのゼロデイ, 新規異常検出において, 大幅な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.823403993020438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-day anomaly detection is critical in industrial applications where novel, unforeseen threats can compromise system integrity and safety. Traditional detection systems often fail to identify these unseen anomalies due to their reliance on in-distribution data. Domain generalization addresses this gap by leveraging knowledge from multiple known domains to detect out-of-distribution events. In this work, we introduce a multi-task representation learning technique that fuses information across related domains into a unified latent space. By jointly optimizing classification, reconstruction, and mutual information regularization losses, our method learns a minimal(bottleneck), domain-invariant representation that discards spurious correlations. This latent space decorrelation enhances generalization, enabling the detection of anomalies in unseen domains. Our experimental results demonstrate significant improvements in zero-day or novel anomaly detection across diverse anomaly detection datasets.
• Abstract（参考訳）: ゼロデイ異常検出は、新しい予期せぬ脅威がシステムの完全性と安全性を損なう工業的応用において重要である。 従来の検知システムは、分布内データに依存しているため、これらの未知の異常を識別できないことが多い。 ドメインの一般化は、複数の既知のドメインからの知識を活用して、アウト・オブ・ディストリビューションイベントを検出することで、このギャップに対処する。 本研究では,関連ドメイン間の情報を統合潜在空間に融合するマルチタスク表現学習手法を提案する。 分類,再構成,相互情報の正規化損失を共同で最適化することにより,素早い相関を解消する最小限(ボトルネック)のドメイン不変表現を学習する。 この潜在空間のデコレーションは一般化を促進し、目に見えない領域における異常の検出を可能にする。 実験により, 各種異常検出データセットのゼロデイ, 新規異常検出において, 大幅な改善が認められた。

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