論文の概要: Multi-view Correlation-aware Network Traffic Detection on Flow Hypergraph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08610v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 06:17:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:13.338189
• Title: Multi-view Correlation-aware Network Traffic Detection on Flow Hypergraph
• Title（参考訳）: フローハイパーグラフを用いたマルチビュー相関型ネットワークトラフィック検出
• Authors: Jiajun Zhou, Wentao Fu, Hao Song, Shanqing Yu, Qi Xuan, Xiaoniu Yang,
• Abstract要約: ネットワークトラフィック検出のための多視点相関対応フレームワークFlowIDを提案する。 FlowIDは時間的およびインタラクションの認識を通じてマルチビュートラフィックの特徴をキャプチャし、ハイパーグラフエンコーダはフロー間の高次関係をさらに探求する。 FlowIDは,様々なネットワークシナリオにおいて,既存の手法よりも精度,堅牢性,一般化に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64836465356865
• License:
• Abstract: As the Internet rapidly expands, the increasing complexity and diversity of network activities pose significant challenges to effective network governance and security regulation. Network traffic, which serves as a crucial data carrier of network activities, has become indispensable in this process. Network traffic detection aims to monitor, analyze, and evaluate the data flows transmitted across the network to ensure network security and optimize performance. However, existing network traffic detection methods generally suffer from several limitations: 1) a narrow focus on characterizing traffic features from a single perspective; 2) insufficient exploration of discriminative features for different traffic; 3) poor generalization to different traffic scenarios. To address these issues, we propose a multi-view correlation-aware framework named FlowID for network traffic detection. FlowID captures multi-view traffic features via temporal and interaction awareness, while a hypergraph encoder further explores higher-order relationships between flows. To overcome the challenges of data imbalance and label scarcity, we design a dual-contrastive proxy task, enhancing the framework's ability to differentiate between various traffic flows through traffic-to-traffic and group-to-group contrast. Extensive experiments on five real-world datasets demonstrate that FlowID significantly outperforms existing methods in accuracy, robustness, and generalization across diverse network scenarios, particularly in detecting malicious traffic.
• Abstract（参考訳）: インターネットが急速に拡大するにつれて、ネットワーク活動の複雑さと多様性の増大は、効果的なネットワークガバナンスとセキュリティ規制に重大な課題をもたらす。 このプロセスでは,ネットワーク活動の重要なデータキャリアとして機能するネットワークトラフィックが不可欠になっている。 ネットワークトラフィック検出は、ネットワーク全体で送信されるデータフローを監視し、分析し、評価することを目的としており、ネットワークのセキュリティとパフォーマンスの最適化を保証する。 しかし、既存のネットワークトラフィック検出手法には、いくつかの制限がある。 1) 交通特徴を単一視点から特徴づけることに焦点を絞る。 2 異なる交通に対する差別的特徴の探究が不十分である。 3) 異なるトラフィックシナリオへの一般化が不十分である。 これらの問題に対処するため,ネットワークトラフィック検出のためのFlowIDという多視点相関対応フレームワークを提案する。 FlowIDは時間的およびインタラクションの認識を通じてマルチビュートラフィックの特徴をキャプチャし、ハイパーグラフエンコーダはフロー間の高次関係をさらに探求する。 データ不均衡とラベル不足の課題を克服するために、我々は、トラフィック間およびグループ間コントラストを介して、様々なトラフィックフローを区別するフレームワークの能力を向上する、二重コントラストのプロキシタスクを設計する。 5つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、FlowIDは、特に悪意のあるトラフィックの検出において、さまざまなネットワークシナリオにおける精度、堅牢性、一般化において、既存のメソッドよりも大幅に優れています。

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