論文の概要: A Transfer Learning Framework for Anomaly Detection in Multivariate IoT Traffic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15365v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 02:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:03.636631
• Title: A Transfer Learning Framework for Anomaly Detection in Multivariate IoT Traffic Data
• Title（参考訳）: 多変量IoTトラフィックデータにおける異常検出のための転送学習フレームワーク
• Authors: Mahshid Rezakhani, Tolunay Seyfi, Fatemeh Afghah,
• Abstract要約: 本稿では,時系列データセットにおける異常検出のための移動学習モデルを提案する。 従来の手法とは異なり、我々の手法はソースまたはターゲットドメインのラベル付きデータを必要としない。 新たな侵入検出データセットの実証評価は,我々のモデルが既存の手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.229535970620059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, rapid technological advancements and expanded Internet access have led to a significant rise in anomalies within network traffic and time-series data. Prompt detection of these irregularities is crucial for ensuring service quality, preventing financial losses, and maintaining robust security standards. While machine learning algorithms have shown promise in achieving high accuracy for anomaly detection, their performance is often constrained by the specific conditions of their training data. A persistent challenge in this domain is the scarcity of labeled data for anomaly detection in time-series datasets. This limitation hampers the training efficacy of both traditional machine learning and advanced deep learning models. To address this, unsupervised transfer learning emerges as a viable solution, leveraging unlabeled data from a source domain to identify anomalies in an unlabeled target domain. However, many existing approaches still depend on a small amount of labeled data from the target domain. To overcome these constraints, we propose a transfer learning-based model for anomaly detection in multivariate time-series datasets. Unlike conventional methods, our approach does not require labeled data in either the source or target domains. Empirical evaluations on novel intrusion detection datasets demonstrate that our model outperforms existing techniques in accurately identifying anomalies within an entirely unlabeled target domain.
• Abstract（参考訳）: 近年、技術進歩とインターネットアクセスの拡大により、ネットワークトラフィックや時系列データにおける異常が著しく増加している。 これらの不規則性の検出は、サービス品質の確保、金銭的損失の防止、堅牢なセキュリティ標準の維持に不可欠である。 機械学習アルゴリズムは、異常検出の高精度化を約束する一方で、その性能はトレーニングデータの特定の条件によって制約されることが多い。 この領域における永続的な課題は、時系列データセットにおける異常検出のためのラベル付きデータの不足である。 この制限は、従来の機械学習と高度なディープラーニングモデルのトレーニング効果を損なう。 これを解決するために、教師なし転送学習は、ソースドメインからのラベルなしデータを活用して、ラベルなしターゲットドメイン内の異常を識別する、実行可能なソリューションとして現れる。 しかし、既存の多くのアプローチは、まだターゲットドメインからの少量のラベル付きデータに依存している。 これらの制約を克服するために,多変量時系列データセットにおける異常検出のための移動学習モデルを提案する。 従来の手法とは異なり、我々の手法はソースまたはターゲットドメインのラベル付きデータを必要としない。 新たな侵入検出データセットの実験的評価により,本モデルは,全くラベルの付けられていない対象領域内の異常を正確に識別する上で,既存の手法よりも優れていることが示された。

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