論文の概要: UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04174v2
• Date: Thu, 03 Jul 2025 06:09:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:13.776944
• Title: UniNet: A Unified Multi-granular Traffic Modeling Framework for Network Security
• Title（参考訳）: UniNet: ネットワークセキュリティのための統一された多言語トラフィックモデリングフレームワーク
• Authors: Binghui Wu, Dinil Mon Divakaran, Mohan Gurusamy,
• Abstract要約: UniNetは、新しいマルチグラニュラートラフィック表現(T-Matrix)を導入する統一フレームワークである UniNetは、最新のネットワークセキュリティのための新しいベンチマークを設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.206993135004622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As modern networks grow increasingly complex--driven by diverse devices, encrypted protocols, and evolving threats--network traffic analysis has become critically important. Existing machine learning models often rely only on a single representation of packets or flows, limiting their ability to capture the contextual relationships essential for robust analysis. Furthermore, task-specific architectures for supervised, semi-supervised, and unsupervised learning lead to inefficiencies in adapting to varying data formats and security tasks. To address these gaps, we propose UniNet, a unified framework that introduces a novel multi-granular traffic representation (T-Matrix), integrating session, flow, and packet-level features to provide comprehensive contextual information. Combined with T-Attent, a lightweight attention-based model, UniNet efficiently learns latent embeddings for diverse security tasks. Extensive evaluations across four key network security and privacy problems--anomaly detection, attack classification, IoT device identification, and encrypted website fingerprinting--demonstrate UniNet's significant performance gain over state-of-the-art methods, achieving higher accuracy, lower false positive rates, and improved scalability. By addressing the limitations of single-level models and unifying traffic analysis paradigms, UniNet sets a new benchmark for modern network security.
• Abstract（参考訳）: 現代のネットワークは、多様なデバイス、暗号化プロトコル、脅威の進化によってますます複雑化している。 既存の機械学習モデルは、しばしばパケットやフローの単一の表現にのみ依存し、堅牢な分析に必要なコンテキスト関係をキャプチャする能力を制限する。 さらに、教師付き、半教師付き、教師なしの学習のためのタスク固有のアーキテクチャは、さまざまなデータフォーマットやセキュリティタスクに適応する際の非効率性をもたらす。 これらのギャップに対処するため、我々は、新しいマルチグラニュラートラフィック表現(T-Matrix)を導入し、セッション、フロー、パケットレベルの機能を統合して、包括的なコンテキスト情報を提供する統一フレームワークUniNetを提案する。 軽量アテンションベースのモデルであるT-Attentと組み合わせて、UniNetは様々なセキュリティタスクのための潜伏埋め込みを効率的に学習する。 異常検出、攻撃分類、IoTデバイス識別、暗号化されたWebサイトのフィンガープリントの4つの主要なネットワークセキュリティとプライバシに関する広範な評価は、UniNetの最先端メソッドに対する大幅なパフォーマンス向上、より高い精度の実現、偽陽性率の低減、スケーラビリティの向上を実証している。 シングルレベルモデルの限界に対処し、トラフィック分析パラダイムを統一することにより、UniNetは最新のネットワークセキュリティのための新しいベンチマークを設定できる。

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