論文の概要: A Temporal Convolutional Network-based Approach for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17452v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 10:19:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:56.971757
• Title: A Temporal Convolutional Network-based Approach for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出のための時間畳み込みネットワークに基づくアプローチ
• Authors: Rukmini Nazre, Rujuta Budke, Omkar Oak, Suraj Sawant, Amit Joshi,
• Abstract要約: 本研究では,ネットワークトラフィックデータの依存関係をキャプチャするために,拡張畳み込みを伴う残差ブロックアーキテクチャを特徴とする時間畳み込みネットワーク(TCN)モデルを提案する。 提案したモデルは96.72%の精度と0.0688の損失を達成し、1D CNN、CNN-LSTM、CNN-GRU、CNN-BiLSTM、CNN-GRU-LSTMモデルを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Network intrusion detection is critical for securing modern networks, yet the complexity of network traffic poses significant challenges to traditional methods. This study proposes a Temporal Convolutional Network(TCN) model featuring a residual block architecture with dilated convolutions to capture dependencies in network traffic data while ensuring training stability. The TCN's ability to process sequences in parallel enables faster, more accurate sequence modeling than Recurrent Neural Networks. Evaluated on the Edge-IIoTset dataset, which includes 15 classes with normal traffic and 14 cyberattack types, the proposed model achieved an accuracy of 96.72% and a loss of 0.0688, outperforming 1D CNN, CNN-LSTM, CNN-GRU, CNN-BiLSTM, and CNN-GRU-LSTM models. A class-wise classification report, encompassing metrics such as recall, precision, accuracy, and F1-score, demonstrated the TCN model's superior performance across varied attack categories, including Malware, Injection, and DDoS. These results underscore the model's potential in addressing the complexities of network intrusion detection effectively.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検出は現代のネットワークの確保に不可欠であるが、ネットワークトラフィックの複雑さは従来の手法に重大な課題をもたらす。 本研究では,ネットワークトラフィックデータの依存関係を捕捉し,トレーニング安定性を確保しつつ,拡張畳み込みを伴う残差ブロックアーキテクチャを特徴とする時間畳み込みネットワーク(TCN)モデルを提案する。 TCNの並列処理能力は、リカレントニューラルネットワークよりも高速で正確なシーケンスモデリングを可能にする。 通常のトラフィックを持つ15のクラスと14のサイバー攻撃タイプを含むEdge-IIoTsetデータセットに基づいて評価され、提案モデルは96.72%の精度と0.0688の損失を達成し、1D CNN、CNN-LSTM、CNN-GRU、CNN-BiLSTM、CNN-GRU-LSTMモデルを上回った。 リコール、精度、精度、F1スコアなどの指標を含むクラスワイド分類レポートでは、マルウェア、インジェクション、DDoSを含む様々な攻撃カテゴリにおけるTNモデルの優れたパフォーマンスが示された。 これらの結果は、ネットワーク侵入検出の複雑さに効果的に対処するモデルの可能性を示している。

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