論文の概要: Privacy-Preserving Intrusion Detection in Software-defined VANET using Federated Learning with BERT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07343v2
- Date: Wed, 17 Jan 2024 09:25:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 12:37:32.927504
- Title: Privacy-Preserving Intrusion Detection in Software-defined VANET using Federated Learning with BERT
- Title（参考訳）: BERTを用いたフェデレーションラーニングを用いたソフトウェア定義VANETにおけるプライバシ保護侵入検出
- Authors: Shakil Ibne Ahsan, Phil Legg, S M Iftekharul Alam,
- Abstract要約: 本研究では,Federated Learning (FL) 機能を用いた侵入検知手法を提案する。
FL-BERTは有望な結果を出し、この研究分野のさらなる研究の道を開いた。
この結果から,FL-BERTは攻撃検出を向上するための有望な手法であることが示唆された。
- 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: The absence of robust security protocols renders the VANET (Vehicle ad-hoc Networks) network open to cyber threats by compromising passengers and road safety. Intrusion Detection Systems (IDS) are widely employed to detect network security threats. With vehicles' high mobility on the road and diverse environments, VANETs devise ever-changing network topologies, lack privacy and security, and have limited bandwidth efficiency. The absence of privacy precautions, End-to-End Encryption methods, and Local Data Processing systems in VANET also present many privacy and security difficulties. So, assessing whether a novel real-time processing IDS approach can be utilized for this emerging technology is crucial. The present study introduces a novel approach for intrusion detection using Federated Learning (FL) capabilities in conjunction with the BERT model for sequence classification (FL-BERT). The significance of data privacy is duly recognized. According to FL methodology, each client has its own local model and dataset. They train their models locally and then send the model's weights to the server. After aggregation, the server aggregates the weights from all clients to update a global model. After aggregation, the global model's weights are shared with the clients. This practice guarantees the secure storage of sensitive raw data on individual clients' devices, effectively protecting privacy. After conducting the federated learning procedure, we assessed our models' performance using a separate test dataset. The FL-BERT technique has yielded promising results, opening avenues for further investigation in this particular area of research. We reached the result of our approaches by comparing existing research works and found that FL-BERT is more effective for privacy and security concerns. Our results suggest that FL-BERT is a promising technique for enhancing attack detection.
- Abstract（参考訳）: 堅牢なセキュリティプロトコルがないため、VANET(Vehicle ad-hoc Networks)ネットワークは、乗客と道路安全を妥協することで、サイバー脅威に対して開放される。
侵入検知システム(IDS)は、ネットワークセキュリティの脅威を検出するために広く利用されている。
道路や多様な環境における車両のモビリティの高さにより、VANETは、絶えず変化するネットワークトポロジを考案し、プライバシとセキュリティが欠如し、帯域幅の効率が制限される。
VANETのプライバシー対策、エンドツーエンド暗号化方法、ローカルデータ処理システムの欠如は、多くのプライバシーとセキュリティ上の問題をもたらす。
したがって、新しいリアルタイム処理IDSアプローチをこの新興技術に活用できるかどうかを評価することが重要である。
本研究では,シーケンス分類のためのBERTモデルと協調して,Federated Learning(FL)機能を用いた侵入検出手法を提案する。
データプライバシの重要性は明確に認識されている。
FL方法論によると、各クライアントは独自のローカルモデルとデータセットを持っている。
彼らはモデルをローカルにトレーニングし、モデルの重みをサーバに送る。
集約後、サーバはすべてのクライアントの重みを集約し、グローバルモデルを更新します。
集約後、グローバルモデルの重みはクライアントと共有される。
このプラクティスは、個々のクライアントのデバイスに機密性の高い生データをセキュアに保存し、効果的にプライバシを保護する。
フェデレートされた学習手順を実行した後、別個のテストデータセットを用いてモデルの性能を評価した。
FL-BERT技術は有望な結果をもたらし、この研究分野におけるさらなる研究の道を開いた。
既存の研究結果を比較した結果、FL-BERTはプライバシーやセキュリティ上の問題に対してより効果的であることが分かりました。
この結果から,FL-BERTは攻撃検出を向上するための有望な手法であることが示唆された。
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