論文の概要: Always be Pre-Training: Representation Learning for Network Intrusion Detection with GNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18986v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 09:40:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:49:31.420061
• Title: Always be Pre-Training: Representation Learning for Network Intrusion Detection with GNNs
• Title（参考訳）: 常に事前学習:GNNを用いたネットワーク侵入検出のための表現学習
• Authors: Zhengyao Gu, Diego Troy Lopez, Lilas Alrahis, Ozgur Sinanoglu,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークに基づくネットワーク侵入検知システムは、最近、ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実証した。 これらの手法は、データ前処理のターゲットエンコーディングに依存しており、アノテートされたラベルを必要とするため、広く採用されることが制限される。 本稿では,ラベル依存度制限を克服するために,文脈内事前学習とカテゴリ的特徴に対する高密度表現の利用を含むソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.589041710104928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural network-based network intrusion detection systems have recently demonstrated state-of-the-art performance on benchmark datasets. Nevertheless, these methods suffer from a reliance on target encoding for data pre-processing, limiting widespread adoption due to the associated need for annotated labels--a cost-prohibitive requirement. In this work, we propose a solution involving in-context pre-training and the utilization of dense representations for categorical features to jointly overcome the label-dependency limitation. Our approach exhibits remarkable data efficiency, achieving over 98% of the performance of the supervised state-of-the-art with less than 4% labeled data on the NF-UQ-NIDS-V2 dataset.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークに基づくネットワーク侵入検知システムは、最近、ベンチマークデータセットで最先端のパフォーマンスを実証した。 それにもかかわらず、これらの手法はデータ前処理のターゲットエンコーディングに依存しており、アノテートされたラベルの必要性によって広く採用されるのを制限している。 そこで本研究では,ラベル依存度制限を克服するために,文脈内事前学習とカテゴリ的特徴に対する高密度表現の利用を含むソリューションを提案する。 提案手法は,NF-UQ-NIDS-V2データセット上で4%未満のラベル付きデータを用いて,教師付き最先端技術の性能の98%以上を達成している。

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