論文の概要: A Novel Unified Lightweight Temporal-Spatial Transformer Approach for Intrusion Detection in Drone Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02711v1
• Date: Fri, 03 Oct 2025 04:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.258649
• Title: A Novel Unified Lightweight Temporal-Spatial Transformer Approach for Intrusion Detection in Drone Networks
• Title（参考訳）: ドローンネットワークにおける侵入検知のための新しい軽量時空間変圧器の一構成法
• Authors: Tarun Kumar Biswas, Ashrafun Zannat, Waqas Ishtiaq, Md. Alamgir Hossain,
• Abstract要約: 既存の侵入検知機構は、ドローンネットワークに必要な適応性、効率、一般化性を欠いていることが多い。 本稿では, TSLT-Netを提案する。TSLT-Netは, ドローンネットワークに特化して設計された, 軽量かつ統一化された時空間変圧器による侵入検知システムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24790748620223146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The growing integration of drones across commercial, industrial, and civilian domains has introduced significant cybersecurity challenges, particularly due to the susceptibility of drone networks to a wide range of cyberattacks. Existing intrusion detection mechanisms often lack the adaptability, efficiency, and generalizability required for the dynamic and resource constrained environments in which drones operate. This paper proposes TSLT-Net, a novel lightweight and unified Temporal Spatial Transformer based intrusion detection system tailored specifically for drone networks. By leveraging self attention mechanisms, TSLT-Net effectively models both temporal patterns and spatial dependencies in network traffic, enabling accurate detection of diverse intrusion types. The framework includes a streamlined preprocessing pipeline and supports both multiclass attack classification and binary anomaly detection within a single architecture. Extensive experiments conducted on the ISOT Drone Anomaly Detection Dataset, consisting of more than 2.3 million labeled records, demonstrate the superior performance of TSLT-Net with 99.99 percent accuracy in multiclass detection and 100 percent in binary anomaly detection, while maintaining a minimal memory footprint of only 0.04 MB and 9722 trainable parameters. These results establish TSLT-Net as an effective and scalable solution for real time drone cybersecurity, particularly suitable for deployment on edge devices in mission critical UAV systems.
• Abstract（参考訳）: 商業、工業、民間領域にまたがるドローンの統合は、特に広範囲のサイバー攻撃に対するドローンネットワークの感受性のために、重要なサイバーセキュリティ上の課題をもたらしている。 既存の侵入検知機構は、ドローンが作動する動的かつ資源に制約された環境に必要とされる適応性、効率、一般化性に欠けることが多い。 本稿では, TSLT-Netを提案する。TSLT-Netは, ドローンネットワークに特化して設計された, 軽量かつ統一化された時空間変圧器による侵入検知システムである。 自己注意機構を活用することで、TSLT-Netは、ネットワークトラフィックにおける時間パターンと空間依存性の両方を効果的にモデル化し、多様な侵入タイプを正確に検出できる。 このフレームワークは、合理化された前処理パイプラインを含み、単一のアーキテクチャ内でマルチクラス攻撃分類とバイナリ異常検出の両方をサポートする。 ISOT Drone Anomaly Detection Datasetで実施された大規模な実験は、230万以上のラベル付きレコードで構成され、TSLT-Netの優れた性能を示し、マルチクラス検出では99.99パーセント、バイナリ異常検出では100%、最小メモリフットプリントは0.04MBと9722のトレーニング可能なパラメータで維持されている。 これらの結果は、TSLT-Netを、特にミッションクリティカルなUAVシステムにおけるエッジデバイスへのデプロイに適した、リアルタイムドローンサイバーセキュリティのための効果的でスケーラブルなソリューションとして確立する。

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