論文の概要: Distributed Intrusion Detection in Dynamic Networks of UAVs using Few-Shot Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13213v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 20:55:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-24 15:54:48.048030
• Title: Distributed Intrusion Detection in Dynamic Networks of UAVs using Few-Shot Federated Learning
• Title（参考訳）: Few-Shot Federated Learning を用いたUAVの動的ネットワークにおける分散型侵入検出
• Authors: Ozlem Ceviz, Sevil Sen, Pinar Sadioglu,
• Abstract要約: Flying Ad Hoc Networks(FANETs)の侵入検知は、通信コストとプライバシー上の懸念のために困難である。 Federated Learning (FL) は FANET の侵入検出を約束する一方で,大規模なデータ要求や消費電力,時間制約といった欠点にも直面する。 我々は、プライバシー、電力制約、通信コスト、損失リンクなどの侵入検知問題に対処するために、Few-shot Federated Learning-based IDS (FSFL-IDS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0923877073891446
• License:
• Abstract: Flying Ad Hoc Networks (FANETs), which primarily interconnect Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), present distinctive security challenges due to their distributed and dynamic characteristics, necessitating tailored security solutions. Intrusion detection in FANETs is particularly challenging due to communication costs, and privacy concerns. While Federated Learning (FL) holds promise for intrusion detection in FANETs with its cooperative and decentralized model training, it also faces drawbacks such as large data requirements, power consumption, and time constraints. Moreover, the high speeds of nodes in dynamic networks like FANETs may disrupt communication among Intrusion Detection Systems (IDS). In response, our study explores the use of few-shot learning (FSL) to effectively reduce the data required for intrusion detection in FANETs. The proposed approach called Few-shot Federated Learning-based IDS (FSFL-IDS) merges FL and FSL to tackle intrusion detection challenges such as privacy, power constraints, communication costs, and lossy links, demonstrating its effectiveness in identifying routing attacks in dynamic FANETs.This approach reduces both the local models and the global model's training time and sample size, offering insights into reduced computation and communication costs and extended battery life. Furthermore, by employing FSL, which requires less data for training, IDS could be less affected by lossy links in FANETs.
• Abstract（参考訳）: Flying Ad Hoc Networks (FANETs) は、主に無人航空機 (UAVs) を相互に接続するが、その分散および動的特性のために固有のセキュリティ課題を示し、カスタマイズされたセキュリティソリューションを必要としている。 FANETの侵入検知は通信コストやプライバシー上の懸念から特に困難である。 Federated Learning(FL)は、FANETにおいて、協調的かつ分散化されたモデルトレーニングによって侵入検知を約束する一方で、大規模なデータ要求、消費電力、時間制約といった欠点に直面している。 さらに、FANETのような動的ネットワークにおける高速ノードは、侵入検知システム(IDS)間の通信を妨害する可能性がある。 これに対し,本研究では,FANETにおける侵入検出に必要なデータを効果的に削減するために,FSL ( few-shot learning) の使用について検討した。 Few-shot Federated Learning-based IDS (FSFL-IDS) と呼ばれるこの手法は、FLとFSLを融合して、プライバシー、電力制約、通信コスト、損失リンクなどの侵入検知問題に対処し、動的FANETにおけるルーティング攻撃を識別する効果を示す。このアプローチは、ローカルモデルとグローバルモデルのトレーニング時間とサンプルサイズの両方を削減し、計算と通信コストの削減と、バッテリー寿命の延長に関する洞察を提供する。 さらに、トレーニングに必要なデータが少ないFSLを使用することで、IDSはFANETのロッキーリンクの影響を受けにくくなります。

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