論文の概要: Redefining DDoS Attack Detection Using A Dual-Space Prototypical Network-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02632v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 03:22:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:29:51.847287
• Title: Redefining DDoS Attack Detection Using A Dual-Space Prototypical Network-Based Approach
• Title（参考訳）: Dual-Space Prototypeal Network-based Approach を用いたDDoS攻撃検出の再定義
• Authors: Fernando Martinez, Mariyam Mapkar, Ali Alfatemi, Mohamed Rahouti, Yufeng Xin, Kaiqi Xiong, Nasir Ghani,
• Abstract要約: 我々は、DDoS攻撃を検出するための新しいディープラーニングベースの技術を導入する。 本稿では,一意な双対空間損失関数を利用する新しい双対空間原型ネットワークを提案する。 このアプローチは、潜在空間における表現学習の強みを生かしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.38311259444761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Distributed Denial of Service (DDoS) attacks pose an increasingly substantial cybersecurity threat to organizations across the globe. In this paper, we introduce a new deep learning-based technique for detecting DDoS attacks, a paramount cybersecurity challenge with evolving complexity and scale. Specifically, we propose a new dual-space prototypical network that leverages a unique dual-space loss function to enhance detection accuracy for various attack patterns through geometric and angular similarity measures. This approach capitalizes on the strengths of representation learning within the latent space (a lower-dimensional representation of data that captures complex patterns for machine learning analysis), improving the model's adaptability and sensitivity towards varying DDoS attack vectors. Our comprehensive evaluation spans multiple training environments, including offline training, simulated online training, and prototypical network scenarios, to validate the model's robustness under diverse data abundance and scarcity conditions. The Multilayer Perceptron (MLP) with Attention, trained with our dual-space prototypical design over a reduced training set, achieves an average accuracy of 94.85% and an F1-Score of 94.71% across our tests, showcasing its effectiveness in dynamic and constrained real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: DDoS(Distributed Denial of Service)攻撃は、世界中の組織にますます深刻なサイバーセキュリティの脅威をもたらす。 本稿では,DDoS攻撃を検出するためのディープラーニングに基づく新しい手法を提案する。 具体的には、幾何学的および角的類似度測定により、様々な攻撃パターンの検出精度を高めるために、ユニークな二空間損失関数を利用する新しい二空間プロトタイプネットワークを提案する。 このアプローチは、潜在空間内の表現学習(機械学習分析のための複雑なパターンをキャプチャするデータの低次元表現)の強みを生かし、モデルの適応性と様々なDDoS攻撃ベクトルに対する感度を向上させる。 我々の総合的な評価は、オフライントレーニング、シミュレートされたオンライントレーニング、プロトタイプネットワークシナリオを含む複数のトレーニング環境にまたがり、多様なデータ量と不足条件下でモデルの堅牢性を検証する。 アテンション付き多層パーセプトロン(MLP)は、トレーニングセットを減らした2次元空間のプロトタイプ設計で訓練され、平均精度94.85%、F1スコア94.71%に達し、動的および制約された実世界のシナリオにおけるその効果を示す。

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