Fugu-MT 論文翻訳(概要): Utilizing Deep Learning for Enhancing Network Resilience in Finance

論文の概要: Utilizing Deep Learning for Enhancing Network Resilience in Finance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09820v2
Date: Sun, 18 Feb 2024 11:29:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-21 00:26:16.624348
Title: Utilizing Deep Learning for Enhancing Network Resilience in Finance
Title（参考訳）: 金融におけるネットワークレジリエンス向上のためのディープラーニング
Authors: Yulu Gong, Mengran Zhu, Shuning Huo, Yafei Xiang, Hanyi Yu
Abstract要約: 本稿では、金融業界の保護対策を改善するため、高度な脅威検出にディープラーニングを用いる。検出技術は主に統計的機械学習手法を使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In the age of the Internet, people's lives are increasingly dependent on today's network technology. Maintaining network integrity and protecting the legitimate interests of users is at the heart of network construction. Threat detection is an important part of a complete and effective defense system. How to effectively detect unknown threats is one of the concerns of network protection. Currently, network threat detection is usually based on rules and traditional machine learning methods, which create artificial rules or extract common spatiotemporal features, which cannot be applied to large-scale data applications, and the emergence of unknown risks causes the detection accuracy of the original model to decline. With this in mind, this paper uses deep learning for advanced threat detection to improve protective measures in the financial industry. Many network researchers have shifted their focus to exception-based intrusion detection techniques. The detection technology mainly uses statistical machine learning methods - collecting normal program and network behavior data, extracting multidimensional features, and training decision machine learning models on this basis (commonly used include naive Bayes, decision trees, support vector machines, random forests, etc.).
Abstract（参考訳）: インターネットの時代において、人々の生活はますます今日のネットワーク技術に依存している。ネットワークの完全性を維持し、ユーザーの正当な利益を守ることは、ネットワーク構築の核心である。脅威検出は、完全かつ効果的な防衛システムの重要な部分である。未知の脅威を効果的に検出する方法は、ネットワーク保護の懸念のひとつだ。現在、ネットワーク脅威検出は、通常、人工的なルールを作成したり、大規模なデータアプリケーションに適用できない時空間的特徴を抽出したりするルールや従来の機械学習手法に基づいており、未知のリスクの発生によって元のモデルの検出精度が低下する。このことを念頭に置いて,金融業界の保護対策を改善するために,高度な脅威検出にディープラーニングを用いる。多くのネットワーク研究者は例外ベースの侵入検知技術に焦点を移した。検出技術は主に、通常のプログラムとネットワークの振る舞いデータを収集し、多次元の特徴を抽出し、このベースで決定機械学習モデルを訓練する統計機械学習手法を使用する(一般的には、ベイズ、決定木、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどを含む)。

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