論文の概要: Practical Performance of a Distributed Processing Framework for Machine-Learning-based NIDS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13066v1
• Date: Mon, 20 May 2024 16:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 04:32:08.837341
• Title: Practical Performance of a Distributed Processing Framework for Machine-Learning-based NIDS
• Title（参考訳）: 機械学習型NIDSのための分散処理フレームワークの実用化
• Authors: Maho Kajiura, Junya Nakamura,
• Abstract要約: 機械学習に基づくNIDSのための分散処理フレームワークが文献で提案されている。 このフレームワークに基づいた5つの代表的な分類器を実装し、そのスループットとレイテンシを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4419843514606336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network Intrusion Detection Systems (NIDSs) detect intrusion attacks in network traffic. In particular, machine-learning-based NIDSs have attracted attention because of their high detection rates of unknown attacks. A distributed processing framework for machine-learning-based NIDSs employing a scalable distributed stream processing system has been proposed in the literature. However, its performance, when machine-learning-based classifiers are implemented has not been comprehensively evaluated. In this study, we implement five representative classifiers (Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, SVM, and kNN) based on this framework and evaluate their throughput and latency. By conducting the experimental measurements, we investigate the difference in the processing performance among these classifiers and the bottlenecks in the processing performance of the framework.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、ネットワークトラフィックにおける侵入攻撃を検出する。 特に、未知の攻撃の検出率が高いため、機械学習ベースのNIDSが注目されている。 スケーラブルな分散ストリーム処理システムを用いた機械学習に基づくNIDSのための分散処理フレームワークが文献で提案されている。 しかし、機械学習に基づく分類器が実装された場合のパフォーマンスは包括的に評価されていない。 本研究では,本フレームワークに基づく5つの代表的な分類器(決定木,ランダムフォレスト,ネイブベイズ,SVM,kNN)を実装し,そのスループットとレイテンシを評価する。 実験により,これらの分類器間の処理性能の違いと,フレームワークの処理性能のボトルネックについて検討した。

関連論文リスト

• Enhancing Intrusion Detection In Internet Of Vehicles Through Federated Learning [0.0]
  フェデレートされた学習は、複数のパーティが協力し、生データを共有せずに共有モデルを学習することを可能にする。 本稿では,CIC-IDS 2017データセットを用いたIoT(Internet of Vehicles)における侵入検知のための連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T04:04:20Z)
• Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System [0.40964539027092917]
  本稿では機械学習(ML)技術を用いた侵入検知システム(IDS)の解析に焦点を当てた。 機械学習モデルのトレーニングと検証に使用されるKDD CUP-'99'侵入検出データセットを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-01T06:35:37Z)
• DOC-NAD: A Hybrid Deep One-class Classifier for Network Anomaly Detection [0.0]
  ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の検出能力を高めるために機械学習アプローチが用いられている。 最近の研究は、バイナリとマルチクラスのネットワーク異常検出タスクに従うことで、ほぼ完璧な性能を実現している。 本稿では,ネットワークデータサンプルの学習のみによるネットワーク侵入検出のためのDeep One-Class (DOC)分類器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T00:08:05Z)
• Quantization-aware Interval Bound Propagation for Training Certifiably Robust Quantized Neural Networks [58.195261590442406]
  我々は、逆向きに頑健な量子化ニューラルネットワーク(QNN)の訓練と証明の課題について検討する。 近年の研究では、浮動小数点ニューラルネットワークが量子化後の敵攻撃に対して脆弱であることが示されている。 本稿では、堅牢なQNNをトレーニングするための新しい方法であるQA-IBP(quantization-aware interval bound propagation)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T13:32:38Z)
• Beyond Mahalanobis-Based Scores for Textual OOD Detection [32.721317681946246]
  動作要件を満たすTransformerアーキテクチャに基づく分類器のための新しいOOD検出器TRUSTEDを紹介する。 TRUSTEDの効率性は、すべての隠された層がOODのサンプルを検出するための関連情報を持っているという実りある考えに依存している。 実験では、さまざまなチェックポイント、シード、データセットを含む51kのモデル構成を取り上げ、TRUSTEDが最先端のパフォーマンスを実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T10:51:58Z)
• Batch-Ensemble Stochastic Neural Networks for Out-of-Distribution Detection [55.028065567756066]
  Out-of-Distribution(OOD)検出は、機械学習モデルを現実世界のアプリケーションにデプロイすることの重要性から、マシンラーニングコミュニティから注目を集めている。 本稿では,特徴量の分布をモデル化した不確実な定量化手法を提案する。 バッチアンサンブルニューラルネットワーク(BE-SNN)の構築と機能崩壊問題の克服を目的として,効率的なアンサンブル機構,すなわちバッチアンサンブルを組み込んだ。 We show that BE-SNNs yield superior performance on the Two-Moons dataset, the FashionMNIST vs MNIST dataset, FashionM。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-26T16:00:22Z)
• Effective Out-of-Distribution Detection in Classifier Based on PEDCC-Loss [5.614122064282257]
  PEDCC-Loss を用いたアウト・オブ・ディストリビューション例の検出に有効なアルゴリズムを提案する。 PEDCC(Predefined Evenly-Distribution Class Centroids)分類器によって出力される信頼スコアの性質を数学的に解析する。 次に,より効果的なスコアリング機能を構築し,分布内(ID)と分布外(out-of-distriion)を区別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-10T11:47:29Z)
• Improving Music Performance Assessment with Contrastive Learning [78.8942067357231]
  本研究では,既存のMPAシステムを改善するための潜在的手法として,コントラスト学習について検討する。 畳み込みニューラルネットワークに適用された回帰タスクに適した重み付きコントラスト損失を導入する。 この結果から,MPA回帰タスクにおいて,コントラッシブ・ベースの手法がSoTA性能に適合し,超越できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T19:24:25Z)
• Forensicability of Deep Neural Network Inference Pipelines [68.8204255655161]
  本研究では,観測可能な出力に特徴的な数値偏差をトレースすることで,機械学習パイプラインの実行環境の特性を推定する手法を提案する。 一連の概念実証実験の結果は、ディープニューラルネットワーク予測を生成するために使用されるハードウェアプラットフォームの識別など、法医学的な応用をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T15:41:49Z)
• 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)
• 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)

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。