論文の概要: Federated Learning in Adversarial Environments: Testbed Design and Poisoning Resilience in Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09794v1
• Date: Sun, 15 Sep 2024 17:04:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-17 17:20:56.627497
• Title: Federated Learning in Adversarial Environments: Testbed Design and Poisoning Resilience in Cybersecurity
• Title（参考訳）: 敵対的環境におけるフェデレートラーニング--テストベッド設計とサイバーセキュリティのレジリエンス
• Authors: Hao Jian Huang, Bekzod Iskandarov, Mizanur Rahman, Hakan T. Otal, M. Abdullah Canbaz,
• Abstract要約: 本稿では,フェデレートラーニング(FL)テストベッドの設計と実装に焦点を当て,サイバーセキュリティへの応用に焦点を当てた。 Flowerフレームワークを使用して構築されたテストベッドは、さまざまなFLフレームワークの実験を容易にし、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、統合の容易さを評価します。 モデルとデータの整合性の両方をターゲットにした総合的な中毒検査は、敵の条件下でのシステムの堅牢性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2872099228776315
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents the design and implementation of a Federated Learning (FL) testbed, focusing on its application in cybersecurity and evaluating its resilience against poisoning attacks. Federated Learning allows multiple clients to collaboratively train a global model while keeping their data decentralized, addressing critical needs for data privacy and security, particularly in sensitive fields like cybersecurity. Our testbed, built using the Flower framework, facilitates experimentation with various FL frameworks, assessing their performance, scalability, and ease of integration. Through a case study on federated intrusion detection systems, we demonstrate the testbed's capabilities in detecting anomalies and securing critical infrastructure without exposing sensitive network data. Comprehensive poisoning tests, targeting both model and data integrity, evaluate the system's robustness under adversarial conditions. Our results show that while federated learning enhances data privacy and distributed learning, it remains vulnerable to poisoning attacks, which must be mitigated to ensure its reliability in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フェデレート・ラーニング(FL)テストベッドの設計と実装について述べる。 フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データプライバシとセキュリティ、特にサイバーセキュリティのようなセンシティブな分野における重要なニーズに対処しながら、データを分散化しながら、複数のクライアントが協力的にグローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。 Flowerフレームワークを使用して構築されたテストベッドは、さまざまなFLフレームワークの実験を容易にし、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、統合の容易さを評価します。 フェデレートされた侵入検知システムに関するケーススタディを通じて, ネットワークデータの機密化を伴わずに, 異常を検出し, 重要なインフラを確保するテストベッドの能力を実証した。 モデルとデータの整合性の両方をターゲットにした総合的な中毒検査は、敵の条件下でのシステムの堅牢性を評価する。 この結果から,フェデレーション学習はデータのプライバシと分散学習を促進するが,実際のアプリケーションで信頼性を確保するためには,有害な攻撃に対して脆弱であることが示唆された。

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