論文の概要: Efficient Federated Intrusion Detection in 5G ecosystem using optimized BERT-based model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19390v1
• Date: Sat, 28 Sep 2024 15:56:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 23:38:55.234836
• Title: Efficient Federated Intrusion Detection in 5G ecosystem using optimized BERT-based model
• Title（参考訳）: 最適化BERTモデルを用いた5G生態系における効率的なフェデレーション侵入検出
• Authors: Frederic Adjewa, Moez Esseghir, Leila Merghem-Boulahia,
• Abstract要約: 5Gは高度なサービスを提供し、IoT(Internet of Things)内のインテリジェントトランスポート、コネクテッドヘルスケア、スマートシティなどのアプリケーションをサポートする。 これらの進歩は、ますます高度なサイバー攻撃を伴う、重大なセキュリティ上の課題をもたらす。 本稿では,連合学習と大規模言語モデル(LLM)を用いた頑健な侵入検知システム(IDS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7100520098029439
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The fifth-generation (5G) offers advanced services, supporting applications such as intelligent transportation, connected healthcare, and smart cities within the Internet of Things (IoT). However, these advancements introduce significant security challenges, with increasingly sophisticated cyber-attacks. This paper proposes a robust intrusion detection system (IDS) using federated learning and large language models (LLMs). The core of our IDS is based on BERT, a transformer model adapted to identify malicious network flows. We modified this transformer to optimize performance on edge devices with limited resources. Experiments were conducted in both centralized and federated learning contexts. In the centralized setup, the model achieved an inference accuracy of 97.79%. In a federated learning context, the model was trained across multiple devices using both IID (Independent and Identically Distributed) and non-IID data, based on various scenarios, ensuring data privacy and compliance with regulations. We also leveraged linear quantization to compress the model for deployment on edge devices. This reduction resulted in a slight decrease of 0.02% in accuracy for a model size reduction of 28.74%. The results underscore the viability of LLMs for deployment in IoT ecosystems, highlighting their ability to operate on devices with constrained computational and storage resources.
• Abstract（参考訳）: 第5世代(5G)は高度なサービスを提供し、IoT(Internet of Things)内のインテリジェントトランスポート、コネクテッドヘルスケア、スマートシティなどのアプリケーションをサポートする。 しかし、これらの進歩は、ますます高度なサイバー攻撃を伴う、重大なセキュリティ上の課題をもたらす。 本稿では,連合学習と大規模言語モデル(LLM)を用いた頑健な侵入検知システム(IDS)を提案する。 IDSの中核は、悪意のあるネットワークフローを特定するために適応された変換器モデルであるBERTに基づいている。 我々は、限られたリソースを持つエッジデバイスの性能を最適化するために、このトランスフォーマーを変更した。 集中学習と連合学習の両文脈で実験を行った。 集中的な設定では、モデルは97.79%の推測精度を達成した。 フェデレートされた学習コンテキストでは、モデルはIID(Independent and Identically Distributed)と非IIDデータの両方を使用して、さまざまなシナリオに基づいてトレーニングされ、データのプライバシと規制の遵守が保証された。 また、線形量子化を利用してエッジデバイス上に展開するモデルを圧縮した。 この減少により、モデルサイズが28.74%の精度は0.02%わずかに低下した。 結果は、IoTエコシステムに展開するLLMの生存可能性を強調し、計算リソースとストレージリソースが制限されたデバイス上での運用能力を強調した。

関連論文リスト

• Towards Resource-Efficient Federated Learning in Industrial IoT for Multivariate Time Series Analysis [50.18156030818883]
  異常と欠落したデータは、産業応用における厄介な問題を構成する。 ディープラーニングによる異常検出が重要な方向として現れている。 エッジデバイスで収集されたデータは、ユーザのプライバシを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T15:38:31Z)
• INTELLECT: Adapting Cyber Threat Detection to Heterogeneous Computing Environments [0.055923945039144884]
  本稿では,IDSのための事前学習MLモデルと構成の動的適応のための結合パイプラインに,特徴選択,モデルプルーニング,微調整技術を統合する新しいソリューションであるINTELLECTを紹介する。 我々は,知識蒸留技術を微調整中に組み込むことの利点を実証し,MLモデルが歴史的知識を維持しつつ,局所的なネットワークパターンに一貫して適応できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-17T22:34:29Z)
• Enhancing IoT Security Against DDoS Attacks through Federated Learning [0.0]
  IoT(Internet of Things)は、物理デバイスとデジタル領域の間の変換接続を基盤としている。 従来のDDoS緩和アプローチは、IoTエコシステムの複雑さを扱うには不十分である。 本稿では、フェデレートラーニングの力を活用して、IoTネットワークのDDoS攻撃に対するセキュリティを強化する革新的な戦略を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-16T16:45:28Z)
• 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)
• Harris Hawks Feature Selection in Distributed Machine Learning for Secure IoT Environments [8.690178186919635]
  IoT(Internet of Things)アプリケーションは、機密データを収集および転送することができる。 ハックされたIoTデバイスを検出する新しい方法を開発する必要がある。 本稿では,Hhson Hawks Optimization(HHO)とRandom Weight Network(RWN)に基づく特徴選択(FS)モデルを提案し,IoTボットネット攻撃を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T09:38:12Z)
• Online Data Selection for Federated Learning with Limited Storage [53.46789303416799]
  ネットワークデバイス間での分散機械学習を実現するために、フェデレートラーニング(FL)が提案されている。 デバイス上のストレージがFLの性能に与える影響はまだ調査されていない。 本研究では,デバイス上のストレージを限定したFLのオンラインデータ選択について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T03:27:33Z)
• Multi-Edge Server-Assisted Dynamic Federated Learning with an Optimized Floating Aggregation Point [51.47520726446029]
  協調エッジ学習(CE-FL)は、分散機械学習アーキテクチャである。 CE-FLの過程をモデル化し,分析訓練を行った。 実世界のテストベッドから収集したデータを用いて,本フレームワークの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-26T00:41:57Z)
• Data Heterogeneity-Robust Federated Learning via Group Client Selection in Industrial IoT [57.67687126339891]
  FedGSは5Gのエンパワーメント産業のための階層的なクラウド・エッジ・エンドのFLフレームワークである。 自然にクラスタ化されたファクトリデバイスを利用することで、FedGSは勾配ベースのバイナリ置換アルゴリズムを使用する。 実験によると、FedGSは精度を3.5%改善し、トレーニングラウンドを平均59%削減している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-03T10:48:17Z)
• Robust Federated Learning for execution time-based device model identification under label-flipping attack [0.0]
  デバイス偽造と偽造のサイバー攻撃は、その影響と、通常、打ち上げに必要な複雑さが低いために際立っている。 行動フィンガープリントとML/DL(Machine/Deep Learning)技術の組み合わせに基づいて、デバイスモデルとタイプを特定するいくつかのソリューションが登場した。 フェデレートラーニング(FL)のような新しいアプローチは、特にシナリオ設定に悪意のあるクライアントが存在する場合、まだ十分に検討されていない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T10:27:14Z)
• Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
  階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。 まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。 そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)

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。