Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to Cybersecurity Threat Management

論文の概要: Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to Cybersecurity Threat Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15945v2
Date: Tue, 27 Feb 2024 19:27:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-29 11:57:11.605354
Title: Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to Cybersecurity Threat Management
Title（参考訳）: 異常検出のための注意-GAN:サイバーセキュリティ脅威管理へのカット-エッジアプローチ
Authors: Mohammed Abo Sen
Abstract要約: 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。提案手法は、多様なリアルな合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。 GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。 attention-GANフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防御戦略のための新しいベンチマークを設定している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes an innovative Attention-GAN framework for enhancing cybersecurity, focusing on anomaly detection. In response to the challenges posed by the constantly evolving nature of cyber threats, the proposed approach aims to generate diverse and realistic synthetic attack scenarios, thereby enriching the dataset and improving threat identification. Integrating attention mechanisms with Generative Adversarial Networks (GANs) is a key feature of the proposed method. The attention mechanism enhances the model's ability to focus on relevant features, essential for detecting subtle and complex attack patterns. In addition, GANs address the issue of data scarcity by generating additional varied attack data, encompassing known and emerging threats. This dual approach ensures that the system remains relevant and effective against the continuously evolving cyberattacks. The KDD Cup and CICIDS2017 datasets were used to validate this model, which exhibited significant improvements in anomaly detection. It achieved an accuracy of 99.69% on the KDD dataset and 97.93% on the CICIDS2017 dataset, with precision, recall, and F1-scores above 97%, demonstrating its effectiveness in recognizing complex attack patterns. This study contributes significantly to cybersecurity by providing a scalable and adaptable solution for anomaly detection in the face of sophisticated and dynamic cyber threats. The exploration of GANs for data augmentation highlights a promising direction for future research, particularly in situations where data limitations restrict the development of cybersecurity systems. The attention-GAN framework has emerged as a pioneering approach, setting a new benchmark for advanced cyber-defense strategies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。サイバー脅威の絶え間なく進化する性質から生じる課題に対応するため、提案手法は多様な現実的な合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。 GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。注意機構は、微妙で複雑な攻撃パターンを検出するのに不可欠な、関連する特徴にフォーカスするモデルの能力を強化する。さらに、GANは、既知の脅威と出現する脅威を含む、追加のさまざまな攻撃データを生成することによって、データの不足の問題に対処する。この二重アプローチは、システムは継続的に進化するサイバー攻撃に対して関連性を持ち、効果的であることを保証する。 kdd cupとcicids2017データセットは、このモデルの検証に使用され、異常検出を大幅に改善した。 kddデータセットでは99.69%、cicids2017データセットでは97.93%の精度を達成し、精度、リコール、f1-scoreは97%以上となり、複雑な攻撃パターンの認識に有効性を示している。本研究は,高度でダイナミックなサイバー脅威に直面した異常検出のためのスケーラブルで適応可能なソリューションを提供することで,サイバーセキュリティに大きく貢献する。データ拡張のためのGANの探索は、特にデータ制限がサイバーセキュリティシステムの開発を制限する状況において、将来の研究にとって有望な方向を示す。 attention-ganフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防衛戦略の新しいベンチマークを設定した。

関連論文リスト

Model Inversion Attacks: A Survey of Approaches and Countermeasures [59.986922963781]
近年、新しいタイプのプライバシ攻撃であるモデル反転攻撃(MIA)は、トレーニングのためのプライベートデータの機密性を抽出することを目的としている。この重要性にもかかわらず、総合的な概要とMIAに関する深い洞察を提供する体系的な研究が欠如している。本調査は、攻撃と防御の両方において、最新のMIA手法を要約することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-15T08:09:28Z)
FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
Generative AI for Secure Physical Layer Communications: A Survey [80.0638227807621]
Generative Artificial Intelligence(GAI)は、AIイノベーションの最前線に立ち、多様なコンテンツを生成するための急速な進歩と非並行的な能力を示す。本稿では,通信ネットワークの物理層におけるセキュリティ向上におけるGAIの様々な応用について,広範な調査を行う。私たちは、物理的レイヤセキュリティの課題に対処する上で、GAIの役割を掘り下げ、通信の機密性、認証、可用性、レジリエンス、整合性に重点を置いています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T06:22:41Z)
X-CBA: Explainability Aided CatBoosted Anomal-E for Intrusion Detection System [2.556190321164248]
Intrusion Detection Systemsにおける機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの使用は、不透明な意思決定による信頼の欠如につながっている。本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的利点を活用して、ネットワークトラフィックデータを効率的に処理する新しい説明可能なIDS手法であるX-CBAを提案する。本手法は、脅威検出の99.47%で高精度に達成し、その分析結果の明確で実用的な説明を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-01T18:29:16Z)
Model Stealing Attack against Graph Classification with Authenticity, Uncertainty and Diversity [80.16488817177182]
GNNは、クエリ許可を通じてターゲットモデルを複製するための悪行であるモデル盗難攻撃に対して脆弱である。異なるシナリオに対応するために,3つのモデルステルス攻撃を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T05:42:31Z)
DefectHunter: A Novel LLM-Driven Boosted-Conformer-based Code Vulnerability Detection Mechanism [3.9377491512285157]
DefectHunterは、Conformerメカニズムを利用した脆弱性識別のための革新的なモデルである。このメカニズムは、畳み込みネットワークと自己意識を融合させ、局所的、位置的特徴とグローバル的、コンテンツに基づく相互作用の両方をキャプチャする。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-27T00:10:29Z)
Few-shot Weakly-supervised Cybersecurity Anomaly Detection [1.179179628317559]
本稿では,既存の弱教師付きディープラーニング異常検出フレームワークの強化を提案する。このフレームワークには、データ拡張、表現学習、順序回帰が含まれている。そして、3つのベンチマークデータセット上で実装したフレームワークの性能を評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-15T04:37:54Z)
FedDiSC: A Computation-efficient Federated Learning Framework for Power Systems Disturbance and Cyber Attack Discrimination [1.0621485365427565]
本稿では,フェデレート学習に基づくプライバシ保護と通信効率の高い攻撃検出フレームワークであるFedDiSCを提案する。我々は、電力システムとサイバーセキュリティの異常を正確に検出するために、表現学習に基づくDeep Auto-Encoderネットワークを提案する。提案手法を現実のサイバー攻撃検出のタイムラインに適応させるために,DP-SIGNSGDとして知られる勾配プライバシー保護量子化方式を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-07T13:43:57Z)
Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection [66.05992706105224]
本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-05T19:29:35Z)
Graph Backdoor [53.70971502299977]
GTAはグラフニューラルネットワーク(GNN)に対する最初のバックドア攻撃である。 GTAは、トポロジカル構造と記述的特徴の両方を含む特定の部分グラフとしてトリガーを定義する。トランスダクティブ(ノード分類など)とインダクティブ(グラフ分類など)の両方のタスクに対してインスタンス化することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-21T19:45:30Z)
A cognitive based Intrusion detection system [0.0]
侵入検知は、コンピュータネットワークのセキュリティを提供する重要なメカニズムの1つである。本稿では,Deep Neural Network Ans Supportctor Machine Classifierに基づく新しい手法を提案する。提案手法は, 侵入検知に類似した手法により, より精度良く攻撃を予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-19T13:30:30Z)

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。