Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Matrix Factorization Based Network Embedding Method for DNS Analysis

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MTDNS: Moving Target Defense for Resilient DNS Infrastructure [2.8721132391618256]
DNS (Domain Name System) はインターネット上でもっとも重要なコンポーネントの1つである。研究者は、DNSに対する攻撃を検出し、防御する方法を常に開発してきた。ほとんどのソリューションは、防御アプローチのためにパケットを破棄し、正当なパケットをドロップする可能性がある。我々は移動目標防衛技術を用いたMTDベースのレジリエントなMTDNSを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-03T06:47:16Z)
TI-DNS: A Trusted and Incentive DNS Resolution Architecture based on Blockchain [8.38094558878305]
ドメイン名システム(DNS)は、DNSキャッシュ中毒を含む悪意のある攻撃に対して脆弱である。本稿では,ブロックチェーンベースのDNS解決アーキテクチャであるTI-DNSについて述べる。 TI-DNSは、現在のDNSインフラストラクチャのリゾルバ側だけを変更する必要があるため、簡単に採用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-07T08:03:10Z)
Accelerating Dynamic Network Embedding with Billions of Parameter Updates to Milliseconds [27.98359191399847]
本稿では,ノードごとの更新ではなく,埋め込み空間の軸を回転させ,拡張する新しい動的ネットワーク埋め込みパラダイムを提案する。具体的には,DAMF(Dynamic Adjacency Matrix Factorization)アルゴリズムを提案する。異なるサイズの動的グラフ上でのノード分類、リンク予測、グラフ再構成の実験は、DAMFが動的ネットワーク埋め込みを進めることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-15T09:02:17Z)
AutoAC: Towards Automated Attribute Completion for Heterogeneous Graph Neural Network [18.47866953955945]
異種GNNにおける自動完了操作探索のための AutoAC という異種属性補完フレームワークを提案する。我々は,AutoACがSOTAの手作りヘテロジニアスGNNと既存の属性補完法より優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-08T14:38:32Z)
Revisiting Heterophily For Graph Neural Networks [42.41238892727136]
グラフニューラルネットワーク(GNN)は、関係帰納バイアスに基づくグラフ構造を用いて基本ニューラルネットワーク(NN)を拡張する(ホモフィリー仮定) 最近の研究は、NNと比較してパフォーマンスが不十分な、非自明なデータセットのセットを特定している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-14T08:00:26Z)
Multiplex Heterogeneous Graph Convolutional Network [25.494590588212542]
異種ネットワーク埋め込みのための多重異種グラフ畳み込みネットワーク(MHGCN)を提案する。我々のMHGCNは、多重異種ネットワークにおいて、異なる長さの有用な異種メタパス相互作用を自動的に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-12T06:17:54Z)
Asymmetric Transfer Hashing with Adaptive Bipartite Graph Learning [95.54688542786863]
既存のハッシュ法では、クエリと検索サンプルは同じドメイン内の同質な特徴空間にあると仮定する。教師なし/半教師付き/教師付き実現のための非対称トランスファーハッシュ(ATH)フレームワークを提案する。非対称ハッシュ関数と二部グラフを共同最適化することにより、知識伝達が達成できるだけでなく、特徴アライメントによる情報損失も回避できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-25T08:24:34Z)
Deep Architecture Connectivity Matters for Its Convergence: A Fine-Grained Analysis [94.64007376939735]
我々は、勾配降下訓練におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の収束に対する接続パターンの影響を理論的に特徴づける。接続パターンの単純なフィルタリングによって、評価対象のモデルの数を削減できることが示される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-11T17:43:54Z)
A cross-domain recommender system using deep coupled autoencoders [77.86290991564829]
クロスドメインレコメンデーションのために2つの新しい結合型オートエンコーダに基づくディープラーニング手法を提案する。最初の方法は、ソースドメインとターゲットドメイン内のアイテムの固有表現を明らかにするために、一対のオートエンコーダを同時に学習することを目的としている。第2の方法は,2つのオートエンコーダを用いてユーザとアイテム待ち行列を深く非線形に生成する,新たな共同正規化最適化問題に基づいて導出する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-08T15:14:26Z)
MD-CSDNetwork: Multi-Domain Cross Stitched Network for Deepfake Detection [80.83725644958633]
現在のディープフェイク生成法では、偽画像やビデオの周波数スペクトルに識別的アーティファクトが残されている。 MD-CSDNetwork(MD-CSDNetwork)と呼ばれる新しい手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-15T14:11:53Z)
A novel Deep Neural Network architecture for non-linear system identification [78.69776924618505]
非線形システム識別のための新しいDeep Neural Network (DNN)アーキテクチャを提案する。メモリシステムにインスパイアされたインダクティブバイアス(アーキテクチャ)と正規化(損失関数)を導入する。このアーキテクチャは、利用可能なデータのみに基づいて、自動的な複雑性の選択を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-06T10:06:07Z)
Convolutional Dynamic Alignment Networks for Interpretable Classifications [108.83345790813445]
我々は、畳み込み動的アライメントネットワーク(CoDA-Nets)と呼ばれる新しいニューラルネットワークモデルを紹介する。コアとなるビルディングブロックは動的アライメントユニット(DAU)で、入力をタスク関連パターンと動的に整合する重みベクトルで線形に変換する。 CoDA-Netsは一連の入力依存線形変換を通じて分類予測をモデル化し、出力を個々の入力コントリビューションに線形分解することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-31T18:03:53Z)
Optimized Random Forest Model for Botnet Detection Based on DNS Queries [8.641714871787595]
ドメイン名システム(DNS)プロトコルにはいくつかのセキュリティ脆弱性がある。 DNSベースのボットネット攻撃を検出するための有望なソリューションのひとつは、機械学習(ML)ベースのソリューションを採用することだ。本稿では,対応するDNSクエリに基づいてボットネットを検出するためのMLベースのフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-16T16:34:11Z)
Dynamic Graph: Learning Instance-aware Connectivity for Neural Networks [78.65792427542672]
動的グラフネットワーク(DG-Net)は完全な有向非巡回グラフであり、ノードは畳み込みブロックを表し、エッジは接続経路を表す。ネットワークの同じパスを使用する代わりに、DG-Netは各ノードの機能を動的に集約する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-02T16:50:26Z)
Pairwise Learning for Name Disambiguation in Large-Scale Heterogeneous Academic Networks [81.00481125272098]
本稿では,MA-PairRNN(Multi-view Attention-based Pairwise Recurrent Neural Network)を提案する。 MA-PairRNNは、不均一グラフ埋め込み学習とペアワイズ類似学習をフレームワークに統合する。実世界の2つのデータセットの結果から、我々のフレームワークは名前の曖昧さに対するパフォーマンスを著しく一貫した改善をしていることがわかる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-30T06:08:20Z)
Cross-Domain Facial Expression Recognition: A Unified Evaluation Benchmark and Adversarial Graph Learning [85.6386289476598]
我々は,クロスドメイン全体的特徴共適応のための新しい逆グラフ表現適応(AGRA)フレームワークを開発した。我々は,いくつかの一般的なベンチマークで広範囲かつ公平な評価を行い,提案したAGRAフレームワークが従来の最先端手法よりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-03T15:00:31Z)
DNS Tunneling: A Deep Learning based Lexicographical Detection Approach [1.3701366534590496]
DNS Tunnelingは、マルウェアに感染したマシンとの双方向通信を確立するためにそれを利用するハッカーにとって魅力的なものだ。本稿では,アーキテクチャの複雑さを最小限に抑えた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく検出手法を提案する。単純なアーキテクチャにもかかわらず、結果として得られたCNNモデルは、0.8%に近い偽陽性率でトンネル領域全体の92%以上を正しく検出した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-11T00:10:13Z)
dynoNet: a neural network architecture for learning dynamical systems [0.0]
本稿では, 線形動的演算子を基本構造として利用したネットワークアーキテクチャ, dynoNetを提案する。そのパラメータと入力シーケンスの両方に関して線形力学演算子のバックプロパゲーション挙動が定義される。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-03T13:10:02Z)
Domain Conditioned Adaptation Network [90.63261870610211]
本稿では,ドメイン条件付きチャネルアテンション機構を用いて,異なる畳み込みチャネルを励起するドメイン条件適応ネットワーク(DCAN)を提案する。これは、ディープDAネットワークのドメインワイドな畳み込みチャネルアクティベーションを探求する最初の試みである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-14T04:23:24Z)
Progressive Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Node Classification [97.14064057840089]
グラフ畳み込みネットワークは、半教師付きノード分類のようなグラフベースのタスクに対処することに成功した。本稿では,コンパクトかつタスク固有のグラフ畳み込みネットワークを自動構築する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-27T08:32:16Z)

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論文の概要: A Matrix Factorization Based Network Embedding Method for DNS Analysis

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