論文の概要: Effective Intrusion Detection for UAV Communications using Autoencoder-based Feature Extraction and Machine Learning Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02827v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 08:44:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 05:34:38.633917
• Title: Effective Intrusion Detection for UAV Communications using Autoencoder-based Feature Extraction and Machine Learning Approach
• Title（参考訳）: オートエンコーダを用いた特徴抽出と機械学習によるUAV通信の効果的な侵入検出
• Authors: Tuan-Cuong Vuong, Cong Chi Nguyen, Van-Cuong Pham, Thi-Thanh-Huyen Le, Xuan-Nam Tran, Thien Van Luong,
• Abstract要約: 本稿では,実際のデータセットを用いた自動エンコーダによるUAVの機械学習侵入検出手法を提案する。 実験の結果,提案手法は二分法および多クラス分類タスクのベースラインよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3845721581271206
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel intrusion detection method for unmanned aerial vehicles (UAV) in the presence of recent actual UAV intrusion dataset. In particular, in the first stage of our method, we design an autoencoder architecture for effectively extracting important features, which are then fed into various machine learning models in the second stage for detecting and classifying attack types. To the best of our knowledge, this is the first attempt to propose such the autoencoder-based machine learning intrusion detection method for UAVs using actual dataset, while most of existing works only consider either simulated datasets or datasets irrelevant to UAV communications. Our experiment results show that the proposed method outperforms the baselines such as feature selection schemes in both binary and multi-class classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(UAV)の最近の実際のUAV侵入データセットの存在下での新しい侵入検知手法を提案する。 特に,本手法の第一段階において,重要な特徴を効果的に抽出するオートエンコーダアーキテクチャを設計し,攻撃タイプの検出と分類を行う第2段階において,各種機械学習モデルに入力する。 我々の知る限りでは、これは実際のデータセットを使用してUAVに対する自動エンコーダベースの機械学習侵入検出手法を提案する最初の試みであり、既存の研究の多くは、UAV通信とは無関係にシミュレーションされたデータセットまたはデータセットのみを考慮している。 実験の結果,提案手法は,二項分類と多項分類の双方において特徴選択方式などのベースラインよりも優れていることがわかった。

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