論文の概要: Effective Multi-Stage Training Model For Edge Computing Devices In Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17546v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 02:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:52:22.156984
• Title: Effective Multi-Stage Training Model For Edge Computing Devices In Intrusion Detection
• Title（参考訳）: エッジコンピューティング装置の侵入検知における効果的な多段階訓練モデル
• Authors: Thua Huynh Trong, Thanh Nguyen Hoang
• Abstract要約: 本研究は,3段階の訓練パラダイムを導入し,改良されたプルーニング手法とモデル圧縮手法により強化した。 目的はシステムの有効性を高めることであり、侵入検知のための高いレベルの精度を同時に維持することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intrusion detection poses a significant challenge within expansive and persistently interconnected environments. As malicious code continues to advance and sophisticated attack methodologies proliferate, various advanced deep learning-based detection approaches have been proposed. Nevertheless, the complexity and accuracy of intrusion detection models still need further enhancement to render them more adaptable to diverse system categories, particularly within resource-constrained devices, such as those embedded in edge computing systems. This research introduces a three-stage training paradigm, augmented by an enhanced pruning methodology and model compression techniques. The objective is to elevate the system's effectiveness, concurrently maintaining a high level of accuracy for intrusion detection. Empirical assessments conducted on the UNSW-NB15 dataset evince that this solution notably reduces the model's dimensions, while upholding accuracy levels equivalent to similar proposals.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知は、拡張的で永続的な相互接続環境において重要な課題となる。 悪意のあるコードが進歩し、高度な攻撃方法が急増するにつれて、様々な高度なディープラーニングに基づく検出手法が提案されている。 それでも、侵入検出モデルの複雑さと正確性は、エッジコンピューティングシステムに埋め込まれたようなリソース制約のあるデバイスにおいて、より多様なシステムカテゴリに適応できるようにさらなる拡張が必要である。 本研究は、3段階のトレーニングパラダイムを導入し,改良型プルーニング手法とモデル圧縮手法によって強化する。 目的はシステムの有効性を高め、侵入検知のための高いレベルの精度を維持することである。 UNSW-NB15データセットで実施された実証的な評価では、このソリューションはモデルの大きさを著しく減らし、類似の提案と同等の精度を保っている。

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