論文の概要: Privacy-Preserving Hybrid Ensemble Model for Network Anomaly Detection: Balancing Security and Data Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09001v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 06:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:42.861082
• Title: Privacy-Preserving Hybrid Ensemble Model for Network Anomaly Detection: Balancing Security and Data Protection
• Title（参考訳）: ネットワーク異常検出のためのプライバシ保護ハイブリッドアンサンブルモデル:セキュリティとデータ保護のバランス
• Authors: Shaobo Liu, Zihao Zhao, Weijie He, Jiren Wang, Jing Peng, Haoyuan Ma,
• Abstract要約: 本稿では,検出精度とデータ保護の両方に対処するために,プライバシー保護技術を組み込んだハイブリッドアンサンブルモデルを提案する。 我々のモデルは、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、XGBoost(XGBoost)、Artificial Neural Networks(ANN)など、いくつかの機械学習アルゴリズムの長所を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5920909061458355
• License:
• Abstract: Privacy-preserving network anomaly detection has become an essential area of research due to growing concerns over the protection of sensitive data. Traditional anomaly de- tection models often prioritize accuracy while neglecting the critical aspect of privacy. In this work, we propose a hybrid ensemble model that incorporates privacy-preserving techniques to address both detection accuracy and data protection. Our model combines the strengths of several machine learning algo- rithms, including K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), XGBoost, and Artificial Neural Networks (ANN), to create a robust system capable of identifying network anomalies while ensuring privacy. The proposed approach in- tegrates advanced preprocessing techniques that enhance data quality and address the challenges of small sample sizes and imbalanced datasets. By embedding privacy measures into the model design, our solution offers a significant advancement over existing methods, ensuring both enhanced detection performance and strong privacy safeguards.
• Abstract（参考訳）: プライバシー保護ネットワークの異常検出は、機密データの保護に対する懸念が高まり、研究の不可欠な領域となっている。 従来の異常・デ・テクションモデルでは、プライバシの重要な側面を無視しながら精度を優先することが多い。 本研究では,検出精度とデータ保護の両方に対処するために,プライバシ保護技術を組み込んだハイブリッドアンサンブルモデルを提案する。 我々のモデルは、K-Nearest Neighbors(KNN)、SVM(Support Vector Machines)、XGBoost(XGBoost)、Artificial Neural Networks(ANN)など、いくつかの機械学習アルゴリズムの長所を組み合わせて、プライバシーを確保しながらネットワーク異常を識別できる堅牢なシステムを構築する。 提案手法は,データ品質を向上し,小さなサンプルサイズと不均衡なデータセットの課題に対処する,高度な前処理技術である。 プライバシ対策をモデル設計に組み込むことで,既存の手法を大幅に進歩させ,検出性能の向上と強力なプライバシ保護を実現する。

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