論文の概要: Hybridizing Base-Line 2D-CNN Model with Cat Swarm Optimization for Enhanced Advanced Persistent Threat Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17307v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 14:11:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:08:40.271254
• Title: Hybridizing Base-Line 2D-CNN Model with Cat Swarm Optimization for Enhanced Advanced Persistent Threat Detection
• Title（参考訳）: キャットスワム最適化によるベースライン2D-CNNモデルのハイブリダイゼーション
• Authors: Ali M. Bakhiet, Salah A. Aly,
• Abstract要約: 本研究では,CNN(Convolutional Neural Networks)を2次元ベースラインモデルで活用し,最先端のCat Swarm Optimizationアルゴリズムによって拡張した革新的なアプローチを提案する。 その結果、980.4%の精度のスコアが示され、様々な攻撃段階におけるAPT検出が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In the realm of cyber-security, detecting Advanced Persistent Threats (APTs) remains a formidable challenge due to their stealthy and sophisticated nature. This research paper presents an innovative approach that leverages Convolutional Neural Networks (CNNs) with a 2D baseline model, enhanced by the cutting-edge Cat Swarm Optimization (CSO) algorithm, to significantly improve APT detection accuracy. By seamlessly integrating the 2D-CNN baseline model with CSO, we unlock the potential for unprecedented accuracy and efficiency in APT detection. The results unveil an impressive accuracy score of $98.4\%$, marking a significant enhancement in APT detection across various attack stages, illuminating a path forward in combating these relentless and sophisticated threats.
• Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティの世界では、高度な永続的脅威(APT)を検出することは、そのステルスで洗練された性質のため、依然として恐ろしい課題である。 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を2次元ベースラインモデルで利用し,最先端のキャットスワーム最適化(CSO)アルゴリズムにより拡張し,APT検出精度を大幅に向上させる革新的なアプローチを提案する。 2D-CNNベースラインモデルとCSOをシームレスに統合することにより、APT検出における前例のない精度と効率の可能性を解き放つ。 その結果、9,8.4\%の精度で、様々な攻撃段階におけるAPT検出の大幅な向上が示され、これらの厳密で洗練された脅威と戦うための道のりが明らかにされた。

関連論文リスト

• Optimized detection of cyber-attacks on IoT networks via hybrid deep learning models [7.136205674624813]
  モノのインターネット(IoT)デバイスの急速な拡張は、サイバー攻撃のリスクを高めている。 本研究は,自己組織マップ(SOMs),ディープリーフネットワーク(DBNs),およびオートエンコーダを組み合わせた新たなアプローチを導入し,既知の,あるいはこれまで目に見えない攻撃パターンを検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T06:01:06Z)
• Enhanced Intrusion Detection in IIoT Networks: A Lightweight Approach with Autoencoder-Based Feature Learning [0.0]
  侵入検知システム(IDS)は,異常なネットワーク行動や悪質な活動の検出・防止に不可欠である。 本研究は,次元縮小のためのオートエンコーダの活用を含む,IDS性能向上のための6つの革新的なアプローチを実装した。 我々はJetson Nano上で最初にモデルをデプロイし、バイナリ分類では0.185ms、マルチクラス分類では0.187msの推論時間を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T16:24:18Z)
• 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)
• Extending Network Intrusion Detection with Enhanced Particle Swarm Optimization Techniques [0.0]
  本研究では,機械学習(ML)と深層学習(DL)技術を組み合わせて,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)を改善する方法について検討する。 この研究は、CSE-CIC-IDS 2018とLITNET-2020データセットを使用して、MLメソッド(決定木、ランダムフォレスト、XGBoost)とDLモデル(CNN、RNN、DNN)を主要なパフォーマンス指標と比較する。 Decision Treeモデルでは、EPSO(Enhanced Particle Swarm Optimization)を微調整して、ネットワーク違反を効果的に検出する能力を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T17:11:36Z)
• FaultGuard: A Generative Approach to Resilient Fault Prediction in Smart Electrical Grids [53.2306792009435]
  FaultGuardは、障害タイプとゾーン分類のための最初のフレームワークであり、敵攻撃に耐性がある。 本稿では,ロバスト性を高めるために,低複雑性故障予測モデルとオンライン逆行訓練手法を提案する。 本モデルでは,耐故障予測ベンチマークの最先端を最大0.958の精度で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T08:51:23Z)
• Interpolated Joint Space Adversarial Training for Robust and Generalizable Defenses [82.3052187788609]
  敵の訓練(AT)は、敵の攻撃に対する最も信頼できる防御の1つと考えられている。 近年の研究では、新たな脅威モデルの下での対向サンプルによる一般化の改善が示されている。 我々は、JSTM(Joint Space Threat Model)と呼ばれる新しい脅威モデルを提案する。 JSTMでは,新たな敵攻撃・防衛手法が開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T21:08:14Z)
• Adaptive Feature Alignment for Adversarial Training [56.17654691470554]
  CNNは通常、敵攻撃に対して脆弱であり、セキュリティに敏感なアプリケーションに脅威をもたらす。 任意の攻撃強度の特徴を生成するための適応的特徴アライメント(AFA)を提案する。 本手法は任意の攻撃強度の特徴を自動的に整列するように訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T17:01:05Z)
• 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)
• A Simple Fine-tuning Is All You Need: Towards Robust Deep Learning Via Adversarial Fine-tuning [90.44219200633286]
  我々は,$textitslow start, fast decay$ learning rate schedulingストラテジーに基づく,単純かつ非常に効果的な敵の微調整手法を提案する。 実験の結果,提案手法はCIFAR-10, CIFAR-100, ImageNetデータセットの最先端手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-25T20:50:15Z)
• Uncertainty-Aware Deep Calibrated Salient Object Detection [74.58153220370527]
  既存のディープニューラルネットワークに基づくサルエントオブジェクト検出(SOD)手法は主に高いネットワーク精度の追求に重点を置いている。 これらの手法は、信頼不均衡問題として知られるネットワーク精度と予測信頼の間のギャップを見落としている。 我々は,不確実性を考慮した深部SODネットワークを導入し,深部SODネットワークの過信を防止するための2つの戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T23:28:36Z)
• Learn2Perturb: an End-to-end Feature Perturbation Learning to Improve Adversarial Robustness [79.47619798416194]
  Learn2Perturbは、ディープニューラルネットワークの対角的堅牢性を改善するために、エンドツーエンドの機能摂動学習アプローチである。 予測最大化にインスパイアされ、ネットワークと雑音パラメータを連続的にトレーニングするために、交互にバックプロパゲーショントレーニングアルゴリズムが導入された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T18:27:35Z)

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。