論文の概要: AOC-IDS: Autonomous Online Framework with Contrastive Learning for Intrusion Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01807v1
- Date: Fri, 2 Feb 2024 10:56:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 11:58:26.288085
- Title: AOC-IDS: Autonomous Online Framework with Contrastive Learning for Intrusion Detection
- Title(参考訳): AOC-IDS:侵入検知のためのコントラスト学習を伴う自律型オンラインフレームワーク
- Authors: Xinchen Zhang, Running Zhao, Zhihan Jiang, Zhicong Sun, Yulong Ding, Edith C. H. Ngai, Shuang-Hua Yang,
- Abstract要約: IoT(Internet of Things)の急速な拡張により、ターゲットとするサイバー攻撃に対する懸念が高まっている。
静的侵入検知システム(IDS)に関する研究
AOC-IDSは自律的異常検出モジュール(ADM)と継続的適応のための労働自由オンラインフレームワークを備えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.613032895263769
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of the Internet of Things (IoT) has raised increasing concern about targeted cyber attacks. Previous research primarily focused on static Intrusion Detection Systems (IDSs), which employ offline training to safeguard IoT systems. However, such static IDSs struggle with real-world scenarios where IoT system behaviors and attack strategies can undergo rapid evolution, necessitating dynamic and adaptable IDSs. In response to this challenge, we propose AOC-IDS, a novel online IDS that features an autonomous anomaly detection module (ADM) and a labor-free online framework for continual adaptation. In order to enhance data comprehension, the ADM employs an Autoencoder (AE) with a tailored Cluster Repelling Contrastive (CRC) loss function to generate distinctive representation from limited or incrementally incoming data in the online setting. Moreover, to reduce the burden of manual labeling, our online framework leverages pseudo-labels automatically generated from the decision-making process in the ADM to facilitate periodic updates of the ADM. The elimination of human intervention for labeling and decision-making boosts the system's compatibility and adaptability in the online setting to remain synchronized with dynamic environments. Experimental validation using the NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets demonstrates the superior performance and adaptability of AOC-IDS, surpassing the state-of-the-art solutions. The code is released at https://github.com/xinchen930/AOC-IDS.
- Abstract(参考訳): IoT(Internet of Things)の急速な拡張により、ターゲットとするサイバー攻撃に対する懸念が高まっている。
これまでの研究は主に、IoTシステムを保護するためにオフライントレーニングを使用する静的侵入検知システム(IDS)に焦点を当てていた。
しかし、このような静的IDSは、IoTシステムの振る舞いとアタック戦略が急速に進化し、動的で適応可能なIDSを必要とする、現実のシナリオと競合する。
この課題に対して,自律的異常検出モジュール(ADM)と継続適応のための労働自由オンラインフレームワークを備えた新しいオンラインIDSであるAOC-IDSを提案する。
データ理解を強化するために、ADMはオートエンコーダ(AE)とカスタマイズされたクラスタ・リペリング・コントラシティブ(CRC)損失関数を使用して、オンライン設定における限定的または漸進的なデータから独自の表現を生成する。
さらに、手動ラベリングの負担を軽減するため、ADMにおける意思決定プロセスから自動生成される擬似ラベルを活用して、ADMの定期的な更新を容易にする。
NSL-KDDとUNSW-NB15データセットを用いた実験的検証は、最先端のソリューションを上回る、AOC-IDSの性能と適応性を示している。
コードはhttps://github.com/xinchen930/AOC-IDSで公開されている。
関連論文リスト
- Reshaping the Online Data Buffering and Organizing Mechanism for Continual Test-Time Adaptation [49.53202761595912]
継続的なテスト時間適応は、訓練済みのソースモデルを適用して、教師なしのターゲットドメインを継続的に変更する。
我々は、オンライン環境、教師なしの自然、エラー蓄積や破滅的な忘れのリスクなど、このタスクの課題を分析する。
教師なしシングルパスデータストリームから重要サンプルを高い確実性で識別・集約する不確実性を考慮したバッファリング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T15:48:40Z) - Enhancing IoT Security Against DDoS Attacks through Federated Learning [0.0]
IoT(Internet of Things)は、物理デバイスとデジタル領域の間の変換接続を基盤としている。
従来のDDoS緩和アプローチは、IoTエコシステムの複雑さを扱うには不十分である。
本稿では、フェデレートラーニングの力を活用して、IoTネットワークのDDoS攻撃に対するセキュリティを強化する革新的な戦略を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-16T16:45:28Z) - Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。
FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。
実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T14:16:37Z) - OrcoDCS: An IoT-Edge Orchestrated Online Deep Compressed Sensing
Framework [31.95604675656826]
我々は,IoT-Edgeで編成されたオンライン深部圧縮センシングフレームワークOrcoDCSを提案する。
OrcoDCSは、異なるIoTデバイスグループとそのセンシングタスクに対して、高い柔軟性と適応性を提供する。
我々は、OrcoDCSが訓練時間において最先端のDCDAより優れていることを分析的かつ実証的に示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-05T04:19:35Z) - Online Self-Supervised Deep Learning for Intrusion Detection Systems [1.2952596966415793]
本稿では, 完全オンライン深層学習(DL)に基づく侵入検知システム(IDS)を実現する, SSID(Self-Supervised Intrusion Detection)フレームワークを提案する。
提案フレームワークは,IDS自体の判断に基づいて,受信するトラフィックパケットを分析し,ラベル付けする。
このアプローチは、データラベリングにおけるヒューマンエラーや、モデルトレーニングとデータ収集の人的労力と計算コストを回避する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T16:46:35Z) - Age of Semantics in Cooperative Communications: To Expedite Simulation
Towards Real via Offline Reinforcement Learning [53.18060442931179]
協調リレー通信システムにおける状態更新のセマンティックス更新度を測定するための意味学年代(AoS)を提案する。
オンライン・ディープ・アクター・クリティック(DAC)学習手法を,政治時間差学習の枠組みに基づいて提案する。
そこで我々は,以前に収集したデータセットから最適制御ポリシーを推定する,新しいオフラインDAC方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T11:55:28Z) - A Novel Online Incremental Learning Intrusion Prevention System [2.5234156040689237]
本稿では,自己組織型インクリメンタルニューラルネットワークとサポートベクトルマシンを併用したネットワーク侵入防止システムを提案する。
提案システムは,その構造上,シグネチャやルールに依存しないセキュリティソリューションを提供するとともに,既知の攻撃や未知の攻撃を高精度にリアルタイムに軽減することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-20T13:30:11Z) - Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge
Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。
まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。
そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-09T08:45:47Z) - Identity-Aware Attribute Recognition via Real-Time Distributed Inference
in Mobile Edge Clouds [53.07042574352251]
我々は、MEC対応カメラ監視システムにおいて、re-IDを用いた歩行者属性認識のための新しいモデルの設計を行う。
本稿では,属性認識と人物再IDを協調的に考慮し,分散モジュールの集合を持つ新しい推論フレームワークを提案する。
そこで我々は,提案した分散推論フレームワークのモジュール分布の学習に基づくアルゴリズムを考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T12:03:27Z) - G-IDS: Generative Adversarial Networks Assisted Intrusion Detection
System [1.5119440099674917]
本稿では,GANによる侵入検知システム(G-IDS)を提案する。
G-IDSは合成サンプルを生成し、IDSは元のサンプルとともにそれらを訓練する。
提案したG-IDSモデルは,スタンドアロンのIDSよりも,トレーニングプロセス中の攻撃検出とモデルの安定化に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-01T02:42:46Z) - Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and
active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning
and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。
本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-13T13:54:36Z)
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。