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J-GLOBAL ID：202002225423857966   整理番号：20A0535349

深いニューラルネットワークと転送学習の融合に基づく侵入検出【JST・京大機械翻訳】

Intrusion Detection Based on Fusing Deep Neural Networks and Transfer Learning

著者 (8件)： Xu Yingying (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Liu Zhi (School of Information Science and Engineering, Shandong University, Qingdao, China) ,  Li Yanmiao (Center of Information Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Zheng Yushuo (High School Attached to Shandong Normal University, Jinan, China) ,  Hou Haixia (Center of Information Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Gao Mingcheng (Center of Information Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Song Yongsheng (Kedun Technology Co., Ltd., Yantai, China) ,  Xin Yang (Center of Information Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1181  ページ： 212-223  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 侵入検出はネットワークセキュリティの重要な研究方向である。ネットワークデータの急速な成長と侵入法の濃縮により,従来の検出法は,現在のネットワーク環境のセキュリティ要件をもはや満たすことができない。近年,深い学習技術の急速な発展と画像の分野におけるその大きな成功は,ネットワーク侵入検出のための新しい解決策を提供した。ネットワークデータを可視化することによって,本論文は,深い学習と移動学習に基づく侵入検出方法を提案して,それは画像認識問題に侵入検出問題を変換した。特に,ストリームデータ可視化法を用いて,グレースケール画像の形でネットワークデータを提示し,次に,深い学習法を導入して,グレースケール画像におけるテクスチャ特徴に従ってネットワーク侵入を検出した。最後に,移動学習を導入して,このモデルの反復効率と適応性を改良した。実験結果は,提案方法が主流機械学習と深い学習方法より効率的でロバストであり,より良い一般化性能を持つことを示した。それはより効果的に新しい侵入方法を検出することができた。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  *ネットワーク ,  検出法 ,  機械学習 ,  適応性 ,  可視化 ,  ロバスト性 ,  *ニューラルネットワーク ,  画像認識
準シソーラス用語： 学習方法 ,  テクスチャ特徴 ,  グレースケール画像 ,  ネットワークセキュリティ ,  *侵入検知 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  侵入検知 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  伝達学習

分類 (3件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューラルネットワーク ,  転送 ,  学習 ,  融合 ,  侵入