論文の概要: Synthetic Data Generation in Cybersecurity: A Comparative Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16326v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 14:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:54.982044
• Title: Synthetic Data Generation in Cybersecurity: A Comparative Analysis
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける合成データ生成 : 比較分析
• Authors: Dure Adan Ammara, Jianguo Ding, Kurt Tutschku,
• Abstract要約: GANベースの手法、特にCTGANとCopulaGANは、忠実性と実用性の観点から非AIおよび従来のAIアプローチより優れている。 本研究は,サイバーセキュリティネットワークトラフィックデータに特化して,これらの手法の比較評価を行うことにより,この分野に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Synthetic data generation faces significant challenges in accurately replicating real data, particularly with tabular data, where achieving high fidelity and utility is critical. While numerous methods have been developed, the most effective approach for creating high-quality synthetic data for network traffic security remains to be seen. This study conducts a comprehensive comparative analysis of non-AI, conventional AI, and generative AI techniques for synthetic tabular data generation using two widely recognized cybersecurity datasets: NSL-KDD and CICIDS-2017. Particular emphasis was placed on prominent GAN models for tabular data generation, including CTGAN, CopulaGAN, GANBLR++, and CastGAN. The results indicate that GAN-based methods, particularly CTGAN and CopulaGAN, outperform non-AI and conventional AI approaches in terms of fidelity and utility. To the best of our knowledge, this research contributes to the field by offering the first comparative evaluation of these methods specifically for cybersecurity network traffic data, filling a critical gap in the literature. It also introduces mutual information for feature selection, further enhancing the quality of the generated synthetic data. These findings provide valuable guidance for researchers seeking the most suitable synthetic data generation method in cybersecurity applications.
• Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、特に高忠実性と実用性を達成することが不可欠である表データにおいて、実際のデータを正確に複製する上で、重大な課題に直面している。 多数の手法が開発されているが、ネットワークトラフィックセキュリティのための高品質な合成データを作成するための最も効果的なアプローチはいまだである。 本研究では、NSL-KDDとCICIDS-2017という2つの広く認識されているサイバーセキュリティデータセットを用いて、非AI、従来のAI、および合成表データ生成のための生成AI技術に関する包括的な比較分析を行う。 特に、CTGAN、CopulaGAN、GANBLR++、CastGANなど、表データ生成のための著名なGANモデルに重点が置かれた。 その結果、特にCTGANとCopulaGANは、非AIおよび従来のAIアプローチよりも忠実さと実用性で優れていることが示唆された。 我々の知る限り、この研究は、サイバーセキュリティネットワークトラフィックデータに特化してこれらの手法の比較評価を初めて提供し、文献の重大なギャップを埋めることによって、この分野に貢献する。 また、特徴選択のための相互情報を導入し、生成した合成データの質をさらに高める。 これらの知見は、サイバーセキュリティアプリケーションにおいて最も適切な合成データ生成方法を求める研究者にとって貴重なガイダンスとなる。

関連論文リスト

• Exploring the Landscape for Generative Sequence Models for Specialized Data Synthesis [0.0]
  本稿では, 複雑度の異なる3つの生成モデルを用いて, 悪意ネットワークトラフィックを合成する手法を提案する。 提案手法は,数値データをテキストに変換し,言語モデリングタスクとして再フレーミングする。 提案手法は,高忠実度合成データの生成において,最先端の生成モデルを超えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T09:51:10Z)
• Mitigating the Privacy Issues in Retrieval-Augmented Generation (RAG) via Pure Synthetic Data [51.41288763521186]
  Retrieval-augmented Generation (RAG)は、外部知識ソースから取得した関連情報を統合することにより、言語モデルの出力を強化する。 RAGシステムは、プライベートデータを取得する際に深刻なプライバシーリスクに直面する可能性がある。 検索データに対するプライバシー保護の代替として,合成データを用いる方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T22:53:09Z)
• Generative AI for Secure and Privacy-Preserving Mobile Crowdsensing [74.58071278710896]
  生成AIは、学術分野と産業分野の両方から多くの注目を集めている。 セキュアでプライバシ保護のモバイルクラウドセンシング(SPPMCS)は、データ収集/取得に広く応用されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T04:00:58Z)
• Best Practices and Lessons Learned on Synthetic Data [83.63271573197026]
  AIモデルの成功は、大規模で多様な、高品質なデータセットの可用性に依存している。 合成データは、現実世界のパターンを模倣する人工データを生成することによって、有望なソリューションとして現れてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T06:34:17Z)
• Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications [16.01404243695338]
  本稿では,合成データの多面的側面について考察する。 これらのデータセットが持つ可能性のある課題と潜在的なバイアスを強調します。 また、合成データセットに関連する倫理的考察と法的意味についても批判的に論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T09:03:30Z)
• Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A Comprehensive Benchmark [56.8042116967334]
  合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。 合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。 本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:32:02Z)
• Synthetic data, real errors: how (not) to publish and use synthetic data [86.65594304109567]
  生成過程が下流MLタスクにどのように影響するかを示す。 本稿では、生成プロセスモデルパラメータの後方分布を近似するために、Deep Generative Ensemble (DGE)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-16T07:30:29Z)
• Enabling Synthetic Data adoption in regulated domains [1.9512796489908306]
  Model-CentricからData-Centricへの転換は、アルゴリズムよりもデータとその品質に重点を置いている。 特に、高度に規制されたシナリオにおける情報のセンシティブな性質を考慮する必要がある。 このようなコンウンドラムをバイパスする巧妙な方法は、生成プロセスから得られたデータであるSynthetic Dataに依存し、実際のデータプロパティを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-13T10:53:54Z)
• Hybrid Deep Learning Model using SPCAGAN Augmentation for Insider Threat Analysis [7.576808824987132]
  ディープラーニングを用いた異常検出には包括的データが必要であるが、機密性に関する懸念からインサイダー脅威データは利用できない。 本研究では,不均一なデータソースから入力を受ける線形多様体学習に基づく生成逆ネットワークSPCAGANを提案する。 提案手法は誤差が低く,精度が高く,従来のモデルよりもはるかに優れた合成インサイダー脅威データを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T02:08:48Z)
• Paradigm selection for Data Fusion of SAR and Multispectral Sentinel data applied to Land-Cover Classification [63.072664304695465]
  本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に基づく4つのデータ融合パラダイムを分析し、実装する。 目標は、最良のデータ融合フレームワークを選択するための体系的な手順を提供することであり、その結果、最高の分類結果が得られる。 この手順は、土地被覆分類のために検証されているが、他のケースに転送することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T11:36:54Z)

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。