論文の概要: MistralBSM: Leveraging Mistral-7B for Vehicular Networks Misbehavior Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18462v1
• Date: Fri, 26 Jul 2024 02:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 14:39:47.856035
• Title: MistralBSM: Leveraging Mistral-7B for Vehicular Networks Misbehavior Detection
• Title（参考訳）: MistralBSM:Vehicular Networks Misbehavior DetectionのためのMistral-7Bの活用
• Authors: Wissal Hamhoum, Soumaya Cherkaoui,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習型大規模言語モデル (LLM) を用いたMisbehavior Detection System (MDS) をエッジクラウド検出フレームワーク内に配置することを提案する。 具体的には、最先端のLCMであるMistral-7Bをエッジコンポーネントとして微調整し、リアルタイム検出を可能にする。 拡張VeReMiデータセットを用いて行った実験は、Mistral-7Bの優れた性能を示し、98%の精度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.803236995616553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicular networks are exposed to various threats resulting from malicious attacks. These threats compromise the security and reliability of communications among road users, thereby jeopardizing road and traffic safety. One of the main vectors of these attacks within vehicular networks is misbehaving vehicles. To address this challenge, we propose deploying a pretrained Large Language Model (LLM)-empowered Misbehavior Detection System (MDS) within an edge-cloud detection framework. Specifically, we fine-tune Mistral-7B, a state-of-the-art LLM, as the edge component to enable real-time detection, whereas a larger LLM deployed in the cloud can conduct a more comprehensive analysis. Our experiments conducted on the extended VeReMi dataset demonstrate Mistral-7B's superior performance, achieving 98\% accuracy compared to other LLMs such as LLAMA2-7B and RoBERTa. Additionally, we investigate the impact of window size on computational costs to optimize deployment efficiency. Leveraging LLMs in MDS shows interesting results in improving the detection of vehicle misbehavior, consequently strengthening vehicular network security to ensure the safety of road users.
• Abstract（参考訳）: 車両ネットワークは、悪意のある攻撃による様々な脅威にさらされている。 これらの脅威は、道路利用者間の通信のセキュリティと信頼性を損なうため、道路と交通の安全を危うくする。 これらの攻撃の主な原因の1つは、車両の誤動作である。 この課題に対処するために、エッジクラウド検出フレームワーク内に、LLM(Large Language Model)を組み込んだMisbehavior Detection System(MDS)をデプロイすることを提案する。 具体的には、リアルタイム検出を可能にするエッジコンポーネントとして最先端のLLMであるMistral-7Bを微調整する一方、クラウドに展開されるより大きなLLMはより包括的な分析を行うことができる。 拡張VeReMiデータセットを用いて行った実験は、Mistral-7Bの優れた性能を示し、LLAMA2-7BやRoBERTaなどの他のLLMと比較して98倍の精度を実現した。 さらに,ウィンドウサイズが計算コストに与える影響について検討し,展開効率を最適化する。 MDSにおけるLCMの活用は、車両の誤動作の検出を改善し、車載ネットワークのセキュリティを強化し、道路利用者の安全を確保する上で興味深い結果をもたらす。

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