論文の概要: Learning in Multiple Spaces: Few-Shot Network Attack Detection with Metric-Fused Prototypical Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00050v1
• Date: Sat, 28 Dec 2024 00:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 20:43:28.540604
• Title: Learning in Multiple Spaces: Few-Shot Network Attack Detection with Metric-Fused Prototypical Networks
• Title（参考訳）: 複数空間での学習:メトリフューズされたプロトタイプネットワークを用いたFew-Shot Network攻撃検出
• Authors: Fernando Martinez-Lopez, Lesther Santana, Mohamed Rahouti,
• Abstract要約: 本稿では,数発の攻撃検出に適した新しいマルチスペースプロトタイプ学習フレームワークを提案する。 Polyakの平均的なプロトタイプ生成を活用することで、このフレームワークは学習プロセスを安定化し、稀でゼロデイの攻撃に効果的に適応する。 ベンチマークデータセットによる実験結果から、MSPLは、目立たない、新しい攻撃タイプを検出する従来のアプローチよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.18575262588692
• License:
• Abstract: Network intrusion detection systems face significant challenges in identifying emerging attack patterns, especially when limited data samples are available. To address this, we propose a novel Multi-Space Prototypical Learning (MSPL) framework tailored for few-shot attack detection. The framework operates across multiple metric spaces-Euclidean, Cosine, Chebyshev, and Wasserstein distances-integrated through a constrained weighting scheme to enhance embedding robustness and improve pattern recognition. By leveraging Polyak-averaged prototype generation, the framework stabilizes the learning process and effectively adapts to rare and zero-day attacks. Additionally, an episodic training paradigm ensures balanced representation across diverse attack classes, enabling robust generalization. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that MSPL outperforms traditional approaches in detecting low-profile and novel attack types, establishing it as a robust solution for zero-day attack detection.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システムは、特に限られたデータサンプルが利用可能な場合、出現する攻撃パターンを特定する上で重大な課題に直面している。 そこで本研究では,数発の攻撃検出に適した新しいマルチスペースプロトタイプ学習(MSPL)フレームワークを提案する。 このフレームワークはユークリッド、コサイン、チェビシェフ、ワッサーシュタインといった複数の距離空間で動作し、束縛された重み付けスキームによって積分され、埋め込みロバスト性を高め、パターン認識を改善する。 Polyakの平均的なプロトタイプ生成を活用することで、このフレームワークは学習プロセスを安定化し、稀でゼロデイの攻撃に効果的に適応する。 さらに、エピソードトレーニングパラダイムは、多様な攻撃クラス間のバランスの取れた表現を保証し、堅牢な一般化を可能にする。 ベンチマークデータセットによる実験結果から、MSPLは、目立たない、新しい攻撃タイプを検出する従来のアプローチよりも優れており、ゼロデイ攻撃検出の堅牢なソリューションとして確立されている。

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