論文の概要: Synthetic Network Traffic Data Generation: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16326v2
• Date: Sat, 22 Feb 2025 07:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 18:15:43.205515
• Title: Synthetic Network Traffic Data Generation: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 合成ネットワークトラフィックデータ生成 : 比較研究
• Authors: Dure Adan Ammara, Jianguo Ding, Kurt Tutschku,
• Abstract要約: 既存の合成データ生成法は, 統計的忠実性, 分類タスクの実用性, クラスバランスの維持能力に大きく違いがある。 本研究では、非AI(統計)、古典AI、生成AI技術を含む12種類の合成ネットワークトラフィックデータ生成手法の比較分析を行った。 GANモデル,特にCTGANとCopulaGANは,高品質な合成データ生成に最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generation of synthetic network traffic data is essential for network security testing, machine learning model training, and performance analysis. However, existing methods for synthetic data generation differ significantly in their ability to maintain statistical fidelity, utility for classification tasks, and class balance. This study presents a comparative analysis of twelve synthetic network traffic data generation methods, encompassing non-AI (statistical), classical AI, and generative AI techniques. Using NSL-KDD and CIC-IDS2017 datasets, we evaluate the fidelity, utility, class balance, and scalability of these methods under standardized performance metrics. Results demonstrate that GAN-based models, particularly CTGAN and CopulaGAN, achieve superior fidelity and utility, making them ideal for high-quality synthetic data generation. Statistical methods such as SMOTE and Cluster Centroid effectively maintain class balance but fail to capture complex traffic structures. Meanwhile, diffusion models exhibit computational inefficiencies, limiting their scalability. Our findings provide a structured benchmarking framework for selecting the most suitable synthetic data generation techniques for network traffic analysis and cybersecurity applications.
• Abstract（参考訳）: 合成ネットワークトラフィックデータの生成は、ネットワークセキュリティテスト、機械学習モデルのトレーニング、パフォーマンス分析に不可欠である。 しかし、既存の合成データ生成法は、統計的忠実性を維持する能力、分類タスクの実用性、クラスバランスに大きく異なる。 本研究では、非AI(統計)、古典AI、生成AI技術を含む12種類の合成ネットワークトラフィックデータ生成手法の比較分析を行った。 NSL-KDDとCIC-IDS2017データセットを用いて、標準化されたパフォーマンス指標の下で、これらのメソッドの忠実度、実用性、クラスバランス、スケーラビリティを評価する。 GANモデル,特にCTGANとCopulaGANは,高品質な合成データ生成に最適であることを示す。 SMOTEやCluster Centroidのような統計的手法は、クラスバランスを効果的に維持するが、複雑なトラフィック構造を捕捉できない。 一方、拡散モデルは計算の非効率性を示し、スケーラビリティを制限している。 ネットワークトラフィック分析やサイバーセキュリティアプリケーションに最適な合成データ生成技術を選択するための,構造化ベンチマークフレームワークを提供する。

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