論文の概要: A Life-long Learning Intrusion Detection System for 6G-Enabled IoV
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15700v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 15:07:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 14:30:36.499536
- Title: A Life-long Learning Intrusion Detection System for 6G-Enabled IoV
- Title（参考訳）: 6G-Enabled IoVのための生涯学習侵入検知システム
- Authors: Abdelaziz Amara korba, Souad Sebaa, Malik Mabrouki, Yacine Ghamri-Doudane, Karima Benatchba,
- Abstract要約: 6G技術は、非常に高いデータレートとシームレスなネットワークカバレッジで、Internet of Vehicles(IoV)に革命をもたらすだろう。
6Gは、IoVのサイバー脅威に対する感受性を高めるだろう。
本稿では,生涯学習のパラダイムを活用した新しい侵入検知システムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2284427438223013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The introduction of 6G technology into the Internet of Vehicles (IoV) promises to revolutionize connectivity with ultra-high data rates and seamless network coverage. However, this technological leap also brings significant challenges, particularly for the dynamic and diverse IoV landscape, which must meet the rigorous reliability and security requirements of 6G networks. Furthermore, integrating 6G will likely increase the IoV's susceptibility to a spectrum of emerging cyber threats. Therefore, it is crucial for security mechanisms to dynamically adapt and learn new attack patterns, keeping pace with the rapid evolution and diversification of these threats - a capability currently lacking in existing systems. This paper presents a novel intrusion detection system leveraging the paradigm of life-long (or continual) learning. Our methodology combines class-incremental learning with federated learning, an approach ideally suited to the distributed nature of the IoV. This strategy effectively harnesses the collective intelligence of Connected and Automated Vehicles (CAVs) and edge computing capabilities to train the detection system. To the best of our knowledge, this study is the first to synergize class-incremental learning with federated learning specifically for cyber attack detection. Through comprehensive experiments on a recent network traffic dataset, our system has exhibited a robust adaptability in learning new cyber attack patterns, while effectively retaining knowledge of previously encountered ones. Additionally, it has proven to maintain high accuracy and a low false positive rate.
- Abstract（参考訳）: IoV(Internet of Vehicles)への6G技術の導入は、超高データレートとシームレスなネットワークカバレッジによる接続性に革命をもたらすことを約束している。
しかし、この技術的な飛躍は、特に6Gネットワークの厳格な信頼性とセキュリティ要件を満たす、動的で多様なIoVランドスケープにおいて、大きな課題をもたらす。
さらに、6Gを統合することで、IoVの新たなサイバー脅威に対する感受性が高まる可能性が高い。
したがって、セキュリティメカニズムは、新しい攻撃パターンを動的に適応し、学習し、これらの脅威の急速な進化と多様化のペースを維持することが不可欠である。
本稿では,生涯学習のパラダイムを活用した新しい侵入検知システムを提案する。
本手法は,IoVの分散特性に理想的に適した,クラス増分学習とフェデレーション学習を組み合わせた手法である。
この戦略は、コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)の集合知性とエッジコンピューティング能力を利用して検出システムを訓練する。
我々の知る限りでは、サイバー攻撃検出に特化したフェデレーション学習とクラスインクリメンタル学習を相乗化するのは、この研究が初めてである。
近年のネットワークトラフィックデータセットに関する総合的な実験を通じて、我々のシステムは、以前に遭遇したデータに関する知識を効果的に保持しつつ、新しいサイバー攻撃パターンの学習に頑健な適応性を示した。
さらに、高い精度と低い偽陽性率を維持することが証明されている。
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