論文の概要: Unsupervised Anomaly Detection in NSL-KDD Using $β$-VAE: A Latent Space and Reconstruction Error Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19785v1
• Date: Mon, 23 Feb 2026 12:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.812018
• Title: Unsupervised Anomaly Detection in NSL-KDD Using $β$-VAE: A Latent Space and Reconstruction Error Approach
• Title（参考訳）: β$-VAEを用いたNSL-KDDの非教師的異常検出 : 潜時空間と再構成誤差のアプローチ
• Authors: Dylan Baptiste, Ramla Saddem, Alexandre Philippot, François Foyer,
• Abstract要約: 本稿では,NSL-KDDデータセット上の$$$-Variational Autoencodersを用いて,ネットワークトラフィックの異常検出に対する教師なしアプローチについて検討する。 本研究では,実験試料からトレーニングデータ投影までの距離を計測することで,潜時空間構造を活用する方法と,従来の異常検出指標として再構成誤差を用いる方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As Operational Technology increasingly integrates with Information Technology, the need for Intrusion Detection Systems becomes more important. This paper explores an unsupervised approach to anomaly detection in network traffic using $β$-Variational Autoencoders on the NSL-KDD dataset. We investigate two methods: leveraging the latent space structure by measuring distances from test samples to the training data projections, and using the reconstruction error as a conventional anomaly detection metric. By comparing these approaches, we provide insights into their respective advantages and limitations in an unsupervised setting. Experimental results highlight the effectiveness of latent space exploitation for classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 操作技術が情報技術とますます統合されるにつれて、侵入検知システムの必要性が高まっている。 本稿では,NSL-KDDデータセット上の$β$-Variational Autoencodersを用いて,ネットワークトラフィックの異常検出に対する教師なしアプローチについて検討する。 本研究では,実験試料からトレーニングデータ投影までの距離を計測することで,潜時空間構造を活用する方法と,従来の異常検出指標として再構成誤差を用いる方法について検討する。 これらのアプローチを比較することで、教師なしの環境でそれぞれの利点と限界について洞察を提供する。 実験結果は,分類作業における潜時空間利用の有効性を浮き彫りにした。

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