論文の概要: Convolutional Neural Networks and Mixture of Experts for Intrusion Detection in 5G Networks and beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03483v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 17:20:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:23.735652
• Title: Convolutional Neural Networks and Mixture of Experts for Intrusion Detection in 5G Networks and beyond
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークと5Gネットワーク以降の侵入検知専門家の混在
• Authors: Loukas Ilias, George Doukas, Vangelis Lamprou, Christos Ntanos, Dimitris Askounis,
• Abstract要約: 6G/NextGネットワークは、新たなセキュリティ脅威に対して脆弱になる可能性がある。 侵入検知タスクの既存の研究は、浅い機械学習分類器の列車に依存している。 悪意のあるトラフィックを特定するために,Mixture of Experts (MoE)を統合した最初の研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.452584641316627
• License:
• Abstract: The advent of 6G/NextG networks comes along with a series of benefits, including extreme capacity, reliability, and efficiency. However, these networks may become vulnerable to new security threats. Therefore, 6G/NextG networks must be equipped with advanced Artificial Intelligence algorithms, in order to evade these attacks. Existing studies on the intrusion detection task rely on the train of shallow machine learning classifiers, including Logistic Regression, Decision Trees, and so on, yielding suboptimal performance. Others are based on deep neural networks consisting of static components, which are not conditional on the input. This limits their representation power and efficiency. To resolve these issues, we present the first study integrating Mixture of Experts (MoE) for identifying malicious traffic. Specifically, we use network traffic data and convert the 1D array of features into a 2D matrix. Next, we pass this matrix through convolutional neural network (CNN) layers followed by batch normalization and max pooling layers. After obtaining the representation vector via the CNN layers, a sparsely gated MoE layer is used. This layer consists of a set of experts (dense layers) and a router, where the router assigns weights to the output of each expert. Sparsity is achieved by choosing the most relevant experts of the total ones. Finally, we perform a series of ablation experiments to prove the effectiveness of our proposed model. Experiments are conducted on the 5G-NIDD dataset, a network intrusion detection dataset generated from a real 5G test network. Results show that our introduced approach reaches weighted F1-score up to 99.95% achieving comparable performance to existing approaches. Findings also show that our proposed model achieves multiple advantages over state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 6G/NextGネットワークの出現には、極端なキャパシティ、信頼性、効率性など、一連のメリットが伴う。 しかし、これらのネットワークは新たなセキュリティ脅威に対して脆弱になる可能性がある。 したがって、6G/NextGネットワークは、これらの攻撃を避けるために、高度な人工知能アルゴリズムを備えなければならない。 侵入検知タスクの既存の研究は、ロジスティック回帰、決定木など、浅い機械学習分類器の列車に依存しており、準最適性能が得られる。 他のものは、入力に条件づけられていない静的コンポーネントで構成されるディープニューラルネットワークに基づいている。 これにより、表現力と効率が制限される。 これらの問題を解決するために、悪意のあるトラフィックを特定するためにMixture of Experts (MoE)を統合する最初の研究を提案する。 具体的には,ネットワークトラフィックデータを用いて,特徴量の1次元配列を2次元行列に変換する。 次に、この行列を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)層に渡す。 CNN層を介して表現ベクトルを得た後、疎ゲートされたMoE層を用いる。 このレイヤは、専門家のセット(dense layer)とルータで構成され、ルータは各専門家の出力に重みを割り当てる。 スパシティは、全体の中で最も関係のある専門家を選ぶことで達成される。 最後に,提案モデルの有効性を証明するために,一連のアブレーション実験を行った。 実際の5Gテストネットワークから生成されたネットワーク侵入検出データセットである5G-NIDDデータセットを用いて実験を行った。 その結果,提案手法は既存手法と比較して99.95%の重み付きF1スコアに達することがわかった。 また,提案手法が最先端手法よりも多くの利点を享受できることを示す。

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