論文の概要: A Contrastive Federated Semi-Supervised Learning Intrusion Detection Framework for Internet of Robotic Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06636v1
• Date: Sat, 10 May 2025 12:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.953856
• Title: A Contrastive Federated Semi-Supervised Learning Intrusion Detection Framework for Internet of Robotic Things
• Title（参考訳）: ロボット物のインターネットのためのコントラスト型半監督型学習侵入検出フレームワーク
• Authors: Yifan Zeng,
• Abstract要約: 本稿では、IoRT侵入検知と防御のためのCFedSSL-NID(Contrastive Federated Semi-Supervised Learning Network Intrusion Detection)フレームワークを提案する。 CFedSSL-NIDはランダムに弱く強い拡張、遅延コントラスト学習、EMA更新を統合して教師付き信号を統合することで、ロボットのローカルなラベルなしデータのパフォーマンスと堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406552007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In intelligent industry, autonomous driving and other environments, the Internet of Things (IoT) highly integrated with robotic to form the Internet of Robotic Things (IoRT). However, network intrusion to IoRT can lead to data leakage, service interruption in IoRT and even physical damage by controlling robots or vehicles. This paper proposes a Contrastive Federated Semi-Supervised Learning Network Intrusion Detection framework (CFedSSL-NID) for IoRT intrusion detection and defense, to address the practical scenario of IoRT where robots don't possess labeled data locally and the requirement for data privacy preserving. CFedSSL-NID integrates randomly weak and strong augmentation, latent contrastive learning, and EMA update to integrate supervised signals, thereby enhancing performance and robustness on robots' local unlabeled data. Extensive experiments demonstrate that CFedSSL-NID outperforms existing federated semi-supervised and fully supervised methods on benchmark dataset and has lower resource requirements.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな産業、自動運転、その他の環境において、IoT(Internet of Things)はロボットと高度に統合され、IoRT(Internet of Robotic Things)を形成している。 しかし、IoRTへのネットワーク侵入は、データ漏洩、IoRTのサービス中断、さらにはロボットや車両の制御による物理的損傷につながる可能性がある。 本稿では、IoRT侵入検知と防御のためのCFedSSL-NID(Contrastive Federated Semi-Supervised Learning Network Intrusion Detection)フレームワークを提案する。 CFedSSL-NIDはランダムに弱く強い拡張、遅延コントラスト学習、EMA更新を統合して教師付き信号を統合することで、ロボットのローカルなラベルなしデータのパフォーマンスと堅牢性を向上させる。 CFedSSL-NIDは、ベンチマークデータセット上で、既存のフェデレーションされた半教師付きおよび完全に教師付きメソッドより優れ、リソース要求が低いことを実証した。

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