論文の概要: Generative Modeling of Networked Time-Series via Transformer Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07312v1
• Date: Sun, 08 Jun 2025 23:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.103457
• Title: Generative Modeling of Networked Time-Series via Transformer Architectures
• Title（参考訳）: 変圧器アーキテクチャによるネットワーク時間系列の生成モデリング
• Authors: Yusuf Elnady,
• Abstract要約: 多くのセキュリティおよびネットワークアプリケーションは、機械学習モデルをトレーニングするために大きなデータセットを必要とする。 最近の研究では、トランスフォーマーモデルが新しいサンプルを合成することによってデータのサイズを拡大する可能性を示しているが、合成されたサンプルは実際のデータよりもモデルを改善することはできない。 本稿では,既存のMLの性能向上に有効な時系列データを生成するための生成フレームワークとして,効率的なトランスフォーマーベースモデルを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many security and network applications require having large datasets to train the machine learning models. Limited data access is a well-known problem in the security domain. Recent studies have shown the potential of Transformer models to enlarge the size of data by synthesizing new samples, but the synthesized samples don't improve the models over the real data. To address this issue, we design an efficient transformer-based model as a generative framework to generate time-series data, that can be used to boost the performance of existing and new ML workflows. Our new transformer model achieves the SOTA results. We style our model to be generalizable and work across different datasets, and produce high-quality samples.
• Abstract（参考訳）: 多くのセキュリティおよびネットワークアプリケーションは、機械学習モデルをトレーニングするために大きなデータセットを必要とする。 限られたデータアクセスは、セキュリティ領域でよく知られた問題である。 最近の研究では、トランスフォーマーモデルが新しいサンプルを合成することによってデータのサイズを拡大する可能性を示しているが、合成されたサンプルは実際のデータよりもモデルを改善することはできない。 この問題に対処するため,我々は,既存のMLワークフローや新しいワークフローの性能向上に使用できる時系列データを生成するための,効率的なトランスフォーマーベースモデルを生成フレームワークとして設計する。 我々の新しいトランスモデルはSOTA結果を達成する。 モデルを一般化し、さまざまなデータセットにまたがって動作し、高品質なサンプルを生成するようにしています。

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