論文の概要: PROTEAN: Federated Intrusion Detection in Non-IID Environments through Prototype-Based Knowledge Sharing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05524v1
- Date: Mon, 07 Jul 2025 22:44:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.437773
- Title: PROTEAN: Federated Intrusion Detection in Non-IID Environments through Prototype-Based Knowledge Sharing
- Title（参考訳）: PROTEAN: プロトタイプベースの知識共有による非IID環境におけるフェデレーション侵入検出
- Authors: Sara Chennoufi, Yufei Han, Gregory Blanc, Emiliano De Cristofaro, Christophe Kiennert,
- Abstract要約: PROTEANは,協調的かつプライバシ保護による侵入検出を容易にするための,プロトタイプ学習ベースのフレームワークである。
我々は、IIoTと5G接続された参加者から収集された2つのサイバー侵入データセット上でProTEANをインスタンス化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.499228189673907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In distributed networks, participants often face diverse and fast-evolving cyberattacks. This makes techniques based on Federated Learning (FL) a promising mitigation strategy. By only exchanging model updates, FL participants can collaboratively build detection models without revealing sensitive information, e.g., network structures or security postures. However, the effectiveness of FL solutions is often hindered by significant data heterogeneity, as attack patterns often differ drastically across organizations due to varying security policies. To address these challenges, we introduce PROTEAN, a Prototype Learning-based framework geared to facilitate collaborative and privacy-preserving intrusion detection. PROTEAN enables accurate detection in environments with highly non-IID attack distributions and promotes direct knowledge sharing by exchanging class prototypes of different attack types among participants. This allows organizations to better understand attack techniques not present in their data collections. We instantiate PROTEAN on two cyber intrusion datasets collected from IIoT and 5G-connected participants and evaluate its performance in terms of utility and privacy, demonstrating its effectiveness in addressing data heterogeneity while improving cyber attack understanding in federated intrusion detection systems (IDSs).
- Abstract（参考訳）: 分散ネットワークでは、参加者は多様で急速に進化するサイバー攻撃に直面していることが多い。
これにより、フェデレートラーニング(FL)に基づいたテクニックが、有望な緩和戦略となります。
モデルの更新のみを交換することで、FL参加者は機密情報、例えばネットワーク構造、セキュリティ姿勢などを明らかにすることなく、共同で検出モデルを構築することができる。
しかし、FLソリューションの有効性は大きなデータの不均一性によって妨げられることが多く、攻撃パターンは様々なセキュリティポリシーのために組織間で大きく異なることが多い。
これらの課題に対処するために,協調的およびプライバシ保護による侵入検知を容易にすることを目的とした,プロトタイプ学習ベースのフレームワークであるProteanを紹介した。
PROTEANは、高い非IID攻撃分布を持つ環境での正確な検出を可能にし、参加者間で異なる攻撃タイプのクラスプロトタイプを交換することで、直接的な知識共有を促進する。
これにより、組織はデータコレクションに存在しない攻撃テクニックをよりよく理解できます。
我々は、IIoTおよび5G接続された参加者から収集された2つのサイバー侵入データセット上でProTEANをインスタンス化し、実用性とプライバシの観点からその性能を評価し、フェデレートされた侵入検知システム(IDS)におけるサイバー攻撃理解を改善しつつ、データの均一性に対処する効果を実証した。
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