論文の概要: BERTector: Intrusion Detection Based on Joint-Dataset Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10327v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 04:05:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.17783
• Title: BERTector: Intrusion Detection Based on Joint-Dataset Learning
• Title（参考訳）: BERTector:ジョイントデータセット学習に基づく侵入検出
• Authors: Haoyang Hu, Xun Huang, Chenyu Wu, Shiwen Liu, Zhichao Lian, Shuangquan Zhang,
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は,ネットワークトラフィックの不均一性や攻撃パターンの多様性により,一般化と堅牢性の課題に直面している。 IDSのための新たな統合データセットトレーニングパラダイムを提案し,BERTに基づくスケーラブルなBERTectorフレームワークを提案する。 BERTectorは、トラフィック対応セマンティックトークン化のためのNAS-Tokenizer、ハイブリッドデータセットによる微調整の監督、効率的なトレーニングのためのローランク適応(LoRA)の3つの重要なコンポーネントを統合している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.393571667416083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion detection systems (IDS) are facing challenges in generalization and robustness due to the heterogeneity of network traffic and the diversity of attack patterns. To address this issue, we propose a new joint-dataset training paradigm for IDS and propose a scalable BERTector framework based on BERT. BERTector integrates three key components: NSS-Tokenizer for traffic-aware semantic tokenization, supervised fine-tuning with a hybrid dataset, and low-rank adaptation (LoRA) for efficient training. Extensive experiments show that BERTector achieves state-of-the-art detection accuracy, strong cross-dataset generalization capabilities, and excellent robustness to adversarial perturbations. This work establishes a unified and efficient solution for modern IDS in complex and dynamic network environments.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は,ネットワークトラフィックの不均一性や攻撃パターンの多様性により,一般化と堅牢性の課題に直面している。 この問題に対処するために,IDSのための新たな統合データセットトレーニングパラダイムを提案し,BERTに基づくスケーラブルなBERTectorフレームワークを提案する。 BERTectorは、トラフィック対応セマンティックトークン化のためのNAS-Tokenizer、ハイブリッドデータセットによる微調整の監督、効率的なトレーニングのためのローランク適応(LoRA)の3つの重要なコンポーネントを統合している。 BERTectorは、最先端検出精度、強力なクロスデータセット一般化能力、対向的摂動に対する優れた堅牢性を実現している。 この研究は、複雑なネットワーク環境と動的ネットワーク環境において、現代のIDSのための統一的で効率的なソリューションを確立する。

関連論文リスト

• Unknown Attack Detection in IoT Networks using Large Language Models: A Robust, Data-efficient Approach [5.0363184281919215]
  既存の機械学習アプローチは、大きなラベル付きデータセット、ペイロードインスペクション、クローズドセットの分類に依存している。 我々は,未知の攻撃検出のためのトランスフォーマーベース言語モデルによって強化された,堅牢でデータ効率のよいSiamXBERTを提案する。 我々は、SiamXBERTが、内部データセットとクロスデータセット設定の両方で、最先端のベースラインを一貫して上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T17:15:39Z)
• Elevating Intrusion Detection and Security Fortification in Intelligent Networks through Cutting-Edge Machine Learning Paradigms [5.706727902661187]
  本研究では,頑健なマルチクラス機械学習による侵入検出フレームワークを提案する。 高度な特徴選択技術を統合して、重要な属性を識別し、冗長性を緩和し、検出精度を向上する。 提案したアンサンブルアーキテクチャは,98%の精度,98%の精度,98%のリコール,2%の偽陽性率で優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-22T05:14:26Z)
• Securing IoT Communications via Anomaly Traffic Detection: Synergy of Genetic Algorithm and Ensemble Method [0.0]
  モノのインターネットの急速な成長は、コネクテッドデバイス間でシームレスなデータ交換を可能にすることで産業を変革させた。 IoTネットワークは、DoS(DoS)攻撃、異常トラフィック、データ操作など、セキュリティ上の脅威に対して脆弱なままである。 本稿では,3つの主要な位相を持つ高度な異常検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-21T22:42:05Z)
• Efficient IoT Intrusion Detection with an Improved Attention-Based CNN-BiLSTM Architecture [0.2356141385409842]
  本稿では,ボットネット攻撃を検出するためのコンパクトで効率的な手法を提案する。 提案手法は,N-BaIoTデータセットを用いたボットネット攻撃の検出において,99%の分類精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-25T04:12:14Z)
• Hybrid Machine Learning Models for Intrusion Detection in IoT: Leveraging a Real-World IoT Dataset [0.0]
  これらの脅威を緩和するためには、侵入検知システム(IDS)が不可欠である。 機械学習(ML)の最近の進歩は、改善のための有望な道を提供する。 本研究は、いくつかのスタンドアロンMLモデルを組み合わせたハイブリッドアプローチを探求する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T23:41:10Z)
• Enhancing Internet of Things Security throughSelf-Supervised Graph Neural Networks [1.0678175996321808]
  新しいタイプの攻撃は、通常攻撃よりもはるかに少ないサンプルを持ち、不均衡なデータセットにつながることが多い。 マルコフグラフ畳み込みネットワーク(MarkovGCN)を用いた自己教師付き学習(SSL)によるIoT侵入検出の新しいアプローチを提案する。 当社のアプローチでは,IoTネットワーク固有の構造を活用してGCNを事前トレーニングし,侵入検出タスクを微調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-17T17:40:14Z)
• Federated PCA on Grassmann Manifold for IoT Anomaly Detection [23.340237814344384]
  従来の機械学習ベースの侵入検知システム(ML-IDS)にはラベル付きデータの要求のような制限がある。 AutoEncodersやGenerative Adversarial Networks (GAN)のような最近の教師なしML-IDSアプローチは代替ソリューションを提供する。 本稿では,分散データセットの共通表現を学習するフェデレーション型非教師付き異常検出フレームワークであるFedPCAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T07:23:21Z)
• Effective Intrusion Detection in Heterogeneous Internet-of-Things Networks via Ensemble Knowledge Distillation-based Federated Learning [52.6706505729803]
  我々は、分散化された侵入検知システムの共有モデル(IDS)を協調訓練するために、フェデレートラーニング(FL)を導入する。 FLEKDは従来のモデル融合法よりも柔軟な凝集法を実現する。 実験の結果,提案手法は,速度と性能の両面で,局所訓練と従来のFLよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T14:16:37Z)
• ADASR: An Adversarial Auto-Augmentation Framework for Hyperspectral and Multispectral Data Fusion [54.668445421149364]
  HSI(Deep Learning-based Hyperspectral Image)は、HSI(Hyperspectral Image)とMSI(Multispectral Image)を深層ニューラルネットワーク(DNN)に融合させることにより、高空間分解能HSI(HR-HSI)を生成することを目的としている。 本稿では, HSI-MSI 融合のためのデータ多様性を向上するために, HSI-MSI サンプルペアの自動最適化と拡張を行う新しい逆自動データ拡張フレームワーク ADASR を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T07:30:37Z)
• Small Object Detection via Coarse-to-fine Proposal Generation and Imitation Learning [52.06176253457522]
  本稿では,粗粒度パイプラインと特徴模倣学習に基づく小型物体検出に適した2段階フレームワークを提案する。 CFINetは、大規模な小さなオブジェクト検出ベンチマークであるSODA-DとSODA-Aで最先端の性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T13:13:09Z)
• Semi-supervised Domain Adaptive Structure Learning [72.01544419893628]
  半教師付きドメイン適応 (SSDA) は,1) アノテーションの低いデータに過度に適合する手法と,2) ドメイン間の分散シフトの両方を克服しなければならない課題である。 SSLとDAの協調を正規化するための適応型構造学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-12T06:11:16Z)
• Trash to Treasure: Harvesting OOD Data with Cross-Modal Matching for Open-Set Semi-Supervised Learning [101.28281124670647]
  オープンセット半教師付き学習(Open-set SSL)では、ラベルなしデータにOOD(Out-of-distribution)サンプルを含む、難しいが実用的なシナリオを調査する。 我々は、OODデータの存在を効果的に活用し、特徴学習を増強する新しいトレーニングメカニズムを提案する。 我々のアプローチは、オープンセットSSLのパフォーマンスを大幅に向上させ、最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T09:14:44Z)
• Adaptive Anomaly Detection for Internet of Things in Hierarchical Edge Computing: A Contextual-Bandit Approach [81.5261621619557]
  階層エッジコンピューティング(HEC)を用いた適応型異常検出手法を提案する。 まず,複雑性を増した複数のDNNモデルを構築し,それぞれを対応するHEC層に関連付ける。 そこで我々は、文脈帯域問題として定式化され、強化学習ポリシーネットワークを用いて解決される適応モデル選択スキームを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T08:45:47Z)
• Triggering Failures: Out-Of-Distribution detection by learning from local adversarial attacks in Semantic Segmentation [76.2621758731288]
  セグメンテーションにおけるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトの検出に取り組む。 私たちの主な貢献は、ObsNetと呼ばれる新しいOOD検出アーキテクチャであり、ローカル・アタック(LAA)に基づく専用トレーニングスキームと関連付けられています。 3つの異なるデータセットの文献の最近の10つの手法と比較して,速度と精度の両面で最高の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T17:09:56Z)
• Uncertainty-Aware Deep Calibrated Salient Object Detection [74.58153220370527]
  既存のディープニューラルネットワークに基づくサルエントオブジェクト検出(SOD)手法は主に高いネットワーク精度の追求に重点を置いている。 これらの手法は、信頼不均衡問題として知られるネットワーク精度と予測信頼の間のギャップを見落としている。 我々は,不確実性を考慮した深部SODネットワークを導入し,深部SODネットワークの過信を防止するための2つの戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T23:28:36Z)
• Revisiting LSTM Networks for Semi-Supervised Text Classification via Mixed Objective Function [106.69643619725652]
  我々は,単純なBiLSTMモデルであっても,クロスエントロピー損失でトレーニングした場合に,競争的な結果が得られるようなトレーニング戦略を開発する。 いくつかのベンチマークデータセット上で,テキスト分類タスクの最先端結果について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T21:55:22Z)
• Diversity inducing Information Bottleneck in Model Ensembles [73.80615604822435]
  本稿では,予測の多様性を奨励することで,ニューラルネットワークの効果的なアンサンブルを生成する問題をターゲットにする。 そこで本研究では,潜伏変数の学習における逆損失の多様性を明示的に最適化し,マルチモーダルデータのモデリングに必要な出力予測の多様性を得る。 最も競争力のあるベースラインと比較して、データ分布の変化の下で、分類精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T03:10:41Z)
• SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection [138.80825169240302]
  具体的には、ラベルのない新しい未知のデータに基づくネットワークの一般化を促進するための、徹底的な摂動スキームを設計する。 我々のSESSは、50%のラベル付きデータを用いて、最先端の完全教師付き手法と比較して、競争性能を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T08:48:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。