論文の概要: Enhancing Intrusion Detection in IoT Environments: An Advanced Ensemble Approach Using Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15886v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 15:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 15:31:11.270886
• Title: Enhancing Intrusion Detection in IoT Environments: An Advanced Ensemble Approach Using Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: IoT環境における侵入検出の強化:Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いたアンサンブルアプローチ
• Authors: Amar Amouri, Mohamad Mahmoud Al Rahhal, Yakoub Bazi, Ismail Butun, Imad Mahgoub,
• Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とXGBoostアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド侵入検知システムを提案する。 提案したIDSは,学習可能なアクティベーション関数を用いてデータ内の複雑な関係をモデル化し,XGBoostの強力なアンサンブル学習手法と併用する。 実験により,我々のハイブリッドIDSは,良性行動と悪意行動の区別において,99%以上の精度で検出できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1309870454820277
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, the evolution of machine learning techniques has significantly impacted the field of intrusion detection, particularly within the context of the Internet of Things (IoT). As IoT networks expand, the need for robust security measures to counteract potential threats has become increasingly critical. This paper introduces a hybrid Intrusion Detection System (IDS) that synergistically combines Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) with the XGBoost algorithm. Our proposed IDS leverages the unique capabilities of KANs, which utilize learnable activation functions to model complex relationships within data, alongside the powerful ensemble learning techniques of XGBoost, known for its high performance in classification tasks. This hybrid approach not only enhances the detection accuracy but also improves the interpretability of the model, making it suitable for dynamic and intricate IoT environments. Experimental evaluations demonstrate that our hybrid IDS achieves an impressive detection accuracy exceeding 99% in distinguishing between benign and malicious activities. Additionally, we were able to achieve F1 scores, precision, and recall that exceeded 98%. Furthermore, we conduct a comparative analysis against traditional Multi-Layer Perceptron (MLP) networks, assessing performance metrics such as Precision, Recall, and F1-score. The results underscore the efficacy of integrating KANs with XGBoost, highlighting the potential of this innovative approach to significantly strengthen the security framework of IoT networks.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習技術の進化は、特にIoT(Internet of Things)のコンテキストにおいて、侵入検出の分野に大きな影響を与えている。 IoTネットワークが拡大するにつれ、潜在的な脅威に対処するための堅牢なセキュリティ対策の必要性が高まっている。 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とXGBoostアルゴリズムを相乗的に組み合わせたハイブリッド侵入検知システム(IDS)を提案する。 提案するIDSは,学習可能なアクティベーション関数を用いてデータ内の複雑な関係をモデル化するkansのユニークな機能を活用する。 このハイブリッドアプローチは、検出精度を高めるだけでなく、モデルの解釈可能性も向上し、動的で複雑なIoT環境に適している。 実験により,我々のハイブリッドIDSは,良性行動と悪意行動の区別において,99%以上の精度で検出できることがわかった。 さらに、98%を超えるF1スコア、精度、リコールを達成できたのです。 さらに,従来のMulti-Layer Perceptron(MLP)ネットワークとの比較分析を行い,精度,リコール,F1スコアなどのパフォーマンス指標を評価する。 この結果は、IoTネットワークのセキュリティフレームワークを大幅に強化するこの革新的なアプローチの可能性を浮き彫りにしている。

関連論文リスト

• FedMSE: Federated learning for IoT network intrusion detection [0.0]
  IoTの台頭によりサイバー攻撃面が拡大し、データ可用性、計算リソース、転送コスト、特にプライバシ保護に関する懸念から、従来の集中型機械学習手法が不十分になった。 Shrink AutoencoderとCentroid One-class Classifier(SAE-CEN)を組み合わせた半教師付きフェデレーション学習モデルを開発した。 このアプローチは,通常のネットワークデータを効果的に表現し,分散戦略における異常を正確に識別することにより侵入検知性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T02:23:57Z)
• Enhanced Convolution Neural Network with Optimized Pooling and Hyperparameter Tuning for Network Intrusion Detection [0.0]
  ネットワーク侵入検知システム(NIDS)のための拡張畳み込みニューラルネットワーク(EnCNN)を提案する。 我々はEnCNNと、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクトルマシン(SVM)、ランダムフォレスト、AdaBoost、Votting Ensembleといったアンサンブル手法など、さまざまな機械学習アルゴリズムを比較した。 その結果,EnCNNは検出精度を大幅に向上し,最先端アプローチよりも10%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T11:20:20Z)
• Enhancing IoT Security with CNN and LSTM-Based Intrusion Detection Systems [0.23408308015481666]
  提案モデルは,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と長短期記憶(LSTM)ディープラーニング(DL)モデルを組み合わせて構成する。 この融合により、IoTトラフィックをバイナリカテゴリ、良性、悪意のあるアクティビティに検出し、分類することが可能になる。 提案モデルの精度は98.42%,最小損失は0.0275である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T22:12:15Z)
• The Risk of Federated Learning to Skew Fine-Tuning Features and Underperform Out-of-Distribution Robustness [50.52507648690234]
  フェデレートされた学習は、微調整された特徴をスキイングし、モデルの堅牢性を損なうリスクがある。 3つのロバスト性指標を導入し、多様なロバストデータセットで実験を行う。 提案手法は,パラメータ効率のよい微調整手法を含む多種多様なシナリオにまたがるロバスト性を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T09:18:51Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• HGAttack: Transferable Heterogeneous Graph Adversarial Attack [63.35560741500611]
  ヘテロジニアスグラフニューラルネットワーク(HGNN)は、Webやeコマースなどの分野でのパフォーマンスでますます認識されている。 本稿ではヘテロジニアスグラフに対する最初の専用グレーボックス回避手法であるHGAttackを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-18T12:47:13Z)
• ADASR: An Adversarial Auto-Augmentation Framework for Hyperspectral and Multispectral Data Fusion [54.668445421149364]
  HSI(Deep Learning-based Hyperspectral Image)は、HSI(Hyperspectral Image)とMSI(Multispectral Image)を深層ニューラルネットワーク(DNN)に融合させることにより、高空間分解能HSI(HR-HSI)を生成することを目的としている。 本稿では, HSI-MSI 融合のためのデータ多様性を向上するために, HSI-MSI サンプルペアの自動最適化と拡張を行う新しい逆自動データ拡張フレームワーク ADASR を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:30:37Z)
• Effective Intrusion Detection in Highly Imbalanced IoT Networks with Lightweight S2CGAN-IDS [48.353590166168686]
  モノのインターネット(IoT)ネットワークは、異常なトラフィックよりも遥かに良質なトラフィックを含んでいる。 既存研究の多くは、少数民族の検出率を向上させるために、多数民族の検出率を犠牲にすることに焦点を当てている。 我々はS2CGAN-IDSという軽量なフレームワークを提案し、データ空間と特徴空間の両方においてマイノリティなカテゴリの数を拡大する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T14:19:23Z)
• An Online Ensemble Learning Model for Detecting Attacks in Wireless Sensor Networks [0.0]
  我々は、アンサンブル学習として知られる重要な機械学習の概念を適用して、インテリジェントで効率的で、かつ、高機能な侵入検知システムを開発する。 本稿では,感覚データ解析における同種・異種のオンラインアンサンブルの応用について検討する。 提案されたオンラインアンサンブルのうち、アダプティブ・ランダム・フォレスト(ARF)とHoeffding Adaptive Tree(HAT)アルゴリズムを組み合わせた異種アンサンブルと、10モデルからなる同種アンサンブルHATは、それぞれ96.84%と97.2%という高い検出率を達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-28T23:10:47Z)
• Robust Attack Detection Approach for IIoT Using Ensemble Classifier [0.0]
  目的は、IIoTネットワークの信頼性を高めるために、2相異常検出モデルを開発することである。 提案されたモデルは、WUSTL_IIOT-2018、N_Ba IoT、Bot_IoTなどの標準的なIoT攻撃オフレーヤでテストされている。 また,提案モデルが従来の手法より優れており,IIoTネットワークの信頼性が向上していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-30T07:21:44Z)
• 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。