Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Robust PPO-optimized Tabular Transformer Framework for Intrusion Detection in Industrial IoT Systems

論文の概要: A Robust PPO-optimized Tabular Transformer Framework for Intrusion Detection in Industrial IoT Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18234v1
Date: Fri, 23 May 2025 13:03:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.24878
Title: A Robust PPO-optimized Tabular Transformer Framework for Intrusion Detection in Industrial IoT Systems
Title（参考訳）: 産業用IoTシステムにおける侵入検知のためのロバストPPO最適化タブラルトランスフレームワーク
Authors: Yuanya She,
Abstract要約: 産業用モノのインターネット(IIoT)環境におけるネットワーク侵入検知システム(NIDS)を提案する。本モデルでは,効率的な表表特徴表現のためのタブトランスフォーマをPPO(Proximal Policy Optimization)と統合し,分類決定を最適化する。本手法はTONunderscore IoTベンチマークで97.73%のマクロF1スコアと98.85%の精度を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a robust and reinforcement-learning-enhanced network intrusion detection system (NIDS) designed for class-imbalanced and few-shot attack scenarios in Industrial Internet of Things (IIoT) environments. Our model integrates a TabTransformer for effective tabular feature representation with Proximal Policy Optimization (PPO) to optimize classification decisions via policy learning. Evaluated on the TON\textunderscore IoT benchmark, our method achieves a macro F1-score of 97.73\% and accuracy of 98.85\%. Remarkably, even on extremely rare classes like man-in-the-middle (MITM), our model achieves an F1-score of 88.79\%, showcasing strong robustness and few-shot detection capabilities. Extensive ablation experiments confirm the complementary roles of TabTransformer and PPO in mitigating class imbalance and improving generalization. These results highlight the potential of combining transformer-based tabular learning with reinforcement learning for real-world NIDS applications.
Abstract（参考訳）: 本稿では,産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)環境におけるクラス不均衡および数発の攻撃シナリオを対象とした,堅牢で強化されたネットワーク侵入検知システム(NIDS)を提案する。本モデルでは,効率的な表表特徴表現のためのタブトランスフォーマをPPO(Proximal Policy Optimization)と統合し,ポリシー学習による分類決定を最適化する。 TON\textunderscore IoTベンチマークで評価したところ、マクロF1スコアは97.73\%、精度は98.85\%である。注目すべきは、man-in-the-middle (MITM)のような極めて稀なクラスであっても、我々のモデルは88.79\%のF1スコアを達成し、強い堅牢性と少ないショット検出能力を示していることである。大規模なアブレーション実験により,TabTransformer と PPO がクラス不均衡を緩和し,一般化を改善する上での相補的役割が確認された。これらの結果は,トランスフォーマーに基づく表型学習と実世界のNIDSアプリケーションのための強化学習を組み合わせる可能性を強調している。

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