論文の概要: Optimal In-Network Distribution of Learning Functions for a Secure-by-Design Programmable Data Plane of Next-Generation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18384v2
• Date: Tue, 29 Apr 2025 16:33:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 00:39:29.40405
• Title: Optimal In-Network Distribution of Learning Functions for a Secure-by-Design Programmable Data Plane of Next-Generation Networks
• Title（参考訳）: 次世代ネットワークのセキュア設計可能データ平面のための学習関数の最適ネットワーク内分布
• Authors: Mattia Giovanni Spina, Edoardo Scalzo, Floriano De Rango, Francesca Guerriero, Antonio Iera,
• Abstract要約: 本稿では、完全に分散した侵入検知システム(IDS)または侵入防止システム(IPS)を実装することを目的としたネットワーク内学習モデルの展開に焦点を当てた。 データプレーンデバイス間でのIDS/IPSワークロードの最適分配について,通常の操作を過度に負担することなく,完全なネットワークセキュリティを確保するためのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.563180814294141
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rise of programmable data plane (PDP) and in-network computing (INC) paradigms paves the way for the development of network devices (switches, network interface cards, etc.) capable of performing advanced processing tasks. This allows running various types of algorithms, including machine learning, within the network itself to support user and network services. In particular, this paper delves into the deployment of in-network learning models with the aim of implementing fully distributed intrusion detection systems (IDS) or intrusion prevention systems (IPS). Specifically, a model is proposed for the optimal distribution of the IDS/IPS workload among data plane devices with the aim of ensuring complete network security without excessively burdening the normal operations of the devices. Furthermore, a meta-heuristic approach is proposed to reduce the long computation time required by the exact solution provided by the mathematical model and its performance is evaluated. The analysis conducted and the results obtained demonstrate the enormous potential of the proposed new approach for the creation of intelligent data planes that act effectively and autonomously as the first line of defense against cyber attacks, with minimal additional workload on the network devices involved.
• Abstract（参考訳）: プログラマブルデータプレーン(PDP)とインネットワークコンピューティング(INC)パラダイムの台頭は、高度な処理タスクを実行することのできるネットワークデバイス(スイッチ、ネットワークインターフェースカードなど)の開発の道を開く。 これにより、機械学習を含むさまざまなタイプのアルゴリズムをネットワーク内で実行して、ユーザおよびネットワークサービスをサポートすることが可能になる。 特に,本論文では,完全分散侵入検知システム(IDS)やIPS(Intrusion Prevention System)の実装を目的としたネットワーク内学習モデルの展開について述べる。 具体的には,データプレーンデバイス間でのIDS/IPSワークロードの最適分配について,通常の操作を過度に負担することなく,完全なネットワークセキュリティを確保するためのモデルを提案する。 さらに,メタヒューリスティックな手法を提案し,数学的モデルによって提供される正確な解の計算時間を短縮し,その性能を評価する。 その結果,サイバー攻撃に対する第一線として効果的かつ自律的に機能するインテリジェントなデータプレーンの開発において,ネットワークデバイスに最小限の作業負荷を課すという,提案された新たなアプローチの潜在的可能性を実証した。

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