論文の概要: Developing a Transferable Federated Network Intrusion Detection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09060v1
- Date: Tue, 12 Aug 2025 16:22:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.505188
- Title: Developing a Transferable Federated Network Intrusion Detection System
- Title（参考訳）: 転送可能なフェデレーションネットワーク侵入検知システムの開発
- Authors: Abu Shafin Mohammad Mahdee Jameel, Shreya Ghosh, Aly El Gamal,
- Abstract要約: 本稿では,ネットワークに接続されたデバイスに分散的に配置したディープラーニングによる侵入検知システムを提案する。
我々の目標は、既知の攻撃からの知識を用いて、未知の攻撃に対して、より優れたディープラーニングモデルを装備することである。
提案方式は, 高精度な局所検出率を維持しつつ, 転送性の向上に成功している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.662159185662796
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intrusion Detection Systems (IDS) are a vital part of a network-connected device. In this paper, we develop a deep learning based intrusion detection system that is deployed in a distributed setup across devices connected to a network. Our aim is to better equip deep learning models against unknown attacks using knowledge from known attacks. To this end, we develop algorithms to maximize the number of transferability relationships. We propose a Convolutional Neural Network (CNN) model, along with two algorithms that maximize the number of relationships observed. One is a two step data pre-processing stage, and the other is a Block-Based Smart Aggregation (BBSA) algorithm. The proposed system succeeds in achieving superior transferability performance while maintaining impressive local detection rates. We also show that our method is generalizable, exhibiting transferability potential across datasets and even with different backbones. The code for this work can be found at https://github.com/ghosh64/tabfidsv2.
- Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、ネットワークに接続されたデバイスの重要な部分である。
本稿では,ネットワークに接続されたデバイスに分散的に配置したディープラーニングによる侵入検知システムを提案する。
我々の目標は、既知の攻撃からの知識を用いて、未知の攻撃に対して、より優れたディープラーニングモデルを装備することである。
この目的のために、転送可能性関係の最大化のためのアルゴリズムを開発する。
本稿では,CNNモデルと,観測された関係の数を最大化する2つのアルゴリズムを提案する。
1つは2段階のデータ前処理ステージで、もう1つはBlock-Based Smart Aggregation (BBSA)アルゴリズムである。
提案方式は, 高精度な局所検出率を維持しつつ, 転送性の向上に成功している。
また,本手法は一般化可能であり,データセット間やバックボーンの異なる転送可能性を示す。
この作業のコードはhttps://github.com/ghosh64/tabfidsv2.comにある。
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