論文の概要: DL2Fence: Integrating Deep Learning and Frame Fusion for Enhanced Detection and Localization of Refined Denial-of-Service in Large-Scale NoCs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13563v2
• Date: Thu, 23 May 2024 11:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:59:52.806021
• Title: DL2Fence: Integrating Deep Learning and Frame Fusion for Enhanced Detection and Localization of Refined Denial-of-Service in Large-Scale NoCs
• Title（参考訳）: DL2Fence:大規模NoCにおける深層学習とフレーム融合の統合による補充否認の検出と局所化
• Authors: Haoyu Wang, Basel Halak, Jianjie Ren, Ahmad Atamli,
• Abstract要約: DL2Fenceは、DoSの検出とローカライゼーションにDeep Learning (DL)とFrame Fusion (2F)を利用する新しいフレームワークである。 16x16メッシュNoCでは95.8%と91.7%の精度、98.5%と99.3%の精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7396758752358465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces a refined Flooding Injection Rate-adjustable Denial-of-Service (DoS) model for Network-on-Chips (NoCs) and more importantly presents DL2Fence, a novel framework utilizing Deep Learning (DL) and Frame Fusion (2F) for DoS detection and localization. Two Convolutional Neural Networks models for classification and segmentation were developed to detect and localize DoS respectively. It achieves detection and localization accuracies of 95.8% and 91.7%, and precision rates of 98.5% and 99.3% in a 16x16 mesh NoC. The framework's hardware overhead notably decreases by 76.3% when scaling from 8x8 to 16x16 NoCs, and it requires 42.4% less hardware compared to state-of-the-arts. This advancement demonstrates DL2Fence's effectiveness in balancing outstanding detection performance in large-scale NoCs with extremely low hardware overhead.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,ネットワークオンチップ(NoC)のための洗練されたフラッドインジェクション・レート調整可能なDoSモデルを導入し,さらに重要なことは,DoSの検出とローカライゼーションにDeep Learning(DL)とFrame Fusion(2F)を利用した新しいフレームワークであるDL2Fenceを提示する。 分類とセグメンテーションのための2つの畳み込みニューラルネットワークモデルを開発し,それぞれDoSの検出とローカライズを行った。 16x16メッシュNoCでは95.8%と91.7%の精度、98.5%と99.3%の精度を達成している。 フレームワークのハードウェアオーバーヘッドは8x8から16x16 NoCへのスケーリングで76.3%減少し、最先端のハードウェアに比べて42.4%減少している。 この進歩は、ハードウェアオーバーヘッドが極端に低い大規模NoCにおいて、優れた検出性能のバランスをとるDL2Fenceの有効性を示す。

関連論文リスト

• S3TU-Net: Structured Convolution and Superpixel Transformer for Lung Nodule Segmentation [5.2752693301728355]
  マルチ次元空間コネクタとスーパーピクセルベースの視覚変換器を統合したセグメンテーションモデルS3TU-Netを提案する。 S3TU-NetはマルチビューCNN-Transformerハイブリッドアーキテクチャ上に構築されており、スーパーピクセルアルゴリズム、構造化重み付け、空間シフト技術が組み込まれている。 LIDC-IDRIデータセットの実験結果は、S3TU-Netがそれぞれ89.04%、90.73%、90.70%のDSC、精度、IoUを達成したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T15:00:18Z)
• Sebica: Lightweight Spatial and Efficient Bidirectional Channel Attention Super Resolution Network [0.0]
  SISR(Single Image Super-Resolution)は,低解像度画像の画質向上のための重要な技術である。 本稿では,空間的および効率的な双方向チャネルアテンション機構を組み込んだ軽量ネットワークSebicaを提案する。 セビカは高い復元品質を維持しながら計算コストを大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T18:27:07Z)
• Deep Multi-Scale Representation Learning with Attention for Automatic Modulation Classification [11.32380278232938]
  畳み込み深部畳み込みニューラルネットワークをベースとしたAMCにおいて,カーネルサイズを大きくすることで,経験的な改善が得られた。 本稿では,大規模なカーネルサイズとSE機構(SE-MSFN)を備えたマルチスケール機能ネットワークを提案する。 SE-MSFNは、よく知られたRADIOML 2018.01Aデータセットで最先端の分類性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-31T07:26:09Z)
• SALISA: Saliency-based Input Sampling for Efficient Video Object Detection [58.22508131162269]
  ビデオオブジェクト検出のための新しい一様SALiencyベースの入力SAmpling技術であるSALISAを提案する。 SALISAは小物体の検出を著しく改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:59:51Z)
• Lightweight Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images via Feature Correlation [93.80710126516405]
  本稿では,これらの問題に対処する軽量ORSI-SODソリューションであるCorrNetを提案する。 それぞれのコンポーネントのパラメータと計算を減らし、CorrNetは4.09Mのパラメータしか持たず、21.09GのFLOPで実行している。 2つの公開データセットの実験結果から、私たちの軽量なCorrNetは、26の最先端メソッドと比較して、競争力やパフォーマンスがさらに向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T08:28:01Z)
• CPFN: Cascaded Primitive Fitting Networks for High-Resolution Point Clouds [51.47100091540298]
  本稿では,グローバルおよびローカルなプリミティブ検出ネットワークの検出結果をアダプティブパッチサンプリングネットワークに依存したCPFN(Cascaded Primitive Fitting Networks)を提案する。 CPFNは、高解像度のポイントクラウドデータセット上で、最先端のSPFNのパフォーマンスを13-14%改善し、特に20-22%の微細プリミティブの検出を改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T23:27:33Z)
• A New Backbone for Hyperspectral Image Reconstruction [90.48427561874402]
  3次元ハイパースペクトル画像(HSI)再構成は、スナップショット圧縮画像の逆過程を指す。 空間/スペクトル不変Residual U-Net、すなわちSSI-ResU-Netを提案する。 SSI-ResU-Net は浮動小数点演算の 77.3% 以上で競合する性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-17T16:20:51Z)
• Oriented R-CNN for Object Detection [61.78746189807462]
  本研究では、オブジェクト指向R-CNNと呼ばれる、効果的でシンプルなオブジェクト指向オブジェクト検出フレームワークを提案する。 第1段階では,高品質な指向型提案をほぼ無償で直接生成する指向型領域提案ネットワーク(指向RPN)を提案する。 第2段階は、R-CNNヘッダーで、興味のある領域(オブジェクト指向のRoI)を精製し、認識する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T12:47:43Z)
• Simple Training Strategies and Model Scaling for Object Detection [38.27709720726833]
  RetinaNetおよびRCNN検出器を用いたバニラResNet-FPNバックボーンのベンチマークを行った。 バニラ検出器は精度が7.7%向上し、速度は30%速くなった。 我々の最大のRCNN-RSモデルは、ResNet152-FPNバックボーンで52.9%AP、SpineNet143Lバックボーンで53.6%APを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T18:41:47Z)
• ANNETTE: Accurate Neural Network Execution Time Estimation with Stacked Models [56.21470608621633]
  本稿では,アーキテクチャ検索を対象ハードウェアから切り離すための時間推定フレームワークを提案する。 提案手法は,マイクロカーネルと多層ベンチマークからモデルの集合を抽出し,マッピングとネットワーク実行時間推定のためのスタックモデルを生成する。 生成した混合モデルの推定精度と忠実度, 統計モデルとルーフラインモデル, 評価のための洗練されたルーフラインモデルを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T11:39:05Z)
• Pre-defined Sparsity for Low-Complexity Convolutional Neural Networks [9.409651543514615]
  この研究は、フィルタ内で定期的に繰り返されるサポートセットを持つ、事前に定義されたスパース2Dカーネルを持つ畳み込みレイヤを導入している。 周期的なスパースカーネルの効率的な保存のため、パラメータの節約はエネルギー効率を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T07:10:56Z)

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。