論文の概要: Cyber Attacks Prevention Towards Prosumer-based EV Charging Stations: An Edge-assisted Federated Prototype Knowledge Distillation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.13260v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 07:26:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 10:25:28.921462
• Title: Cyber Attacks Prevention Towards Prosumer-based EV Charging Stations: An Edge-assisted Federated Prototype Knowledge Distillation Approach
• Title（参考訳）: EV充電ステーションへのサイバー攻撃防止-エッジ支援型プロトタイプ知識蒸留アプローチ
• Authors: Luyao Zou, Quang Hieu Vo, Kitae Kim, Huy Q. Le, Chu Myaet Thwal, Chaoning Zhang, Choong Seon Hong,
• Abstract要約: 本稿では,1)ネットワークトラフィック(NT)データに対するサイバーアタック検出と,2)サイバーアタック介入の2つの側面について述べる。 本稿では,各クライアントを専用ローカルエッジサーバ(DLES)上に配置するエッジ支援型プロトタイプ知識蒸留(E-FPKD)手法を提案する。 実験分析により、提案したE-FPKDは、NSL-KDD、UNSW-NB15、IoTID20データセット上で最大のODCを達成可能であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.244719630000407
• License:
• Abstract: In this paper, cyber-attack prevention for the prosumer-based electric vehicle (EV) charging stations (EVCSs) is investigated, which covers two aspects: 1) cyber-attack detection on prosumers' network traffic (NT) data, and 2) cyber-attack intervention. To establish an effective prevention mechanism, several challenges need to be tackled, for instance, the NT data per prosumer may be non-independent and identically distributed (non-IID), and the boundary between benign and malicious traffic becomes blurred. To this end, we propose an edge-assisted federated prototype knowledge distillation (E-FPKD) approach, where each client is deployed on a dedicated local edge server (DLES) and can report its availability for joining the federated learning (FL) process. Prior to the E-FPKD approach, to enhance accuracy, the Pearson Correlation Coefficient is adopted for feature selection. Regarding the proposed E-FPKD approach, we integrate the knowledge distillation and prototype aggregation technique into FL to deal with the non-IID challenge. To address the boundary issue, instead of directly calculating the distance between benign and malicious traffic, we consider maximizing the overall detection correctness of all prosumers (ODC), which can mitigate the computational cost compared with the former way. After detection, a rule-based method will be triggered at each DLES for cyber-attack intervention. Experimental analysis demonstrates that the proposed E-FPKD can achieve the largest ODC on NSL-KDD, UNSW-NB15, and IoTID20 datasets in both binary and multi-class classification, compared with baselines. For instance, the ODC for IoTID20 obtained via the proposed method is separately 0.3782% and 4.4471% greater than FedProto and FedAU in multi-class classification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,プライマーベース電気自動車充電ステーション(EVCS)のサイバー攻撃防止について検討し,その2つの側面について述べる。 1)ネットワークトラフィック(NT)データに対するサイバー攻撃検出 2)サイバー攻撃の介入。 効果的な防止機構を確立するには、例えば、プロシューマー毎のNTデータは非独立で同一の分散(非IID)であり、良性と悪質なトラフィックの境界が曖昧になるなど、いくつかの課題に取り組む必要がある。 そこで本研究では,各クライアントを専用ローカルエッジサーバ (DLES) に配置し,フェデレートラーニング (FL) プロセスに参加するための可用性を報告できる,エッジ支援型プロトタイプ知識蒸留 (E-FPKD) アプローチを提案する。 E-FPKD手法に先立ち、精度を高めるためにピアソン相関係数を特徴選択に適用する。 提案するE-FPKD手法について,知識蒸留法とプロトタイプ集約法をFLに統合し,非IID課題に対処する。 境界問題に対処するために、良性と悪質なトラフィック間の距離を直接計算するのではなく、計算コストを従来の方法と比較して軽減できる全プロシューマー(ODC)の全体的な検出精度を最大化することを検討する。 検出後、各DLESにルールベースの手法をトリガーし、サイバー攻撃の介入を行う。 E-FPKDは,NSL-KDD,UNSW-NB15,IoTID20の各データセットにおいて,ベースラインと比較して最大のODCを達成可能であることを示す。 例えば、提案手法により得られたIoTID20のODCは、多クラス分類においてFedProtoとFedAUより0.3782%と4.4471%大きい。

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