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J-GLOBAL ID：202102249433257907   整理番号：21A1193862

簡易残差ネットワークに基づく侵入検知システム【JST・京大機械翻訳】

An Intrusion Detection System Based on a Simplified Residual Network

著者 (3件)： Xiao Yuelei (Institute of IOT and IT-based Industrialization, Xi’an University of Post and Telecommunications, Xi’an 710061, China) ,  Xiao Yuelei (Shaanxi Provincial Information Engineering Research Institute, Xi’an 710075, China) ,  Xiao Xing (Institute of IOT and IT-based Industrialization, Xi’an University of Post and Telecommunications, Xi’an 710061, China)
資料名： Information (Web)  (Information (Web))
巻： 10  号： 11  ページ： 356  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7203A  ISSN： 2078-2489  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 残差ネットワーク(ResNets)は,低次元および小規模データセットに対して過剰適合しやすい。そして,既存の侵入検知システム(IDS)は,特に遠隔からローカル(R2L)とユーザツールート(U2R)攻撃に対して,より良い性能を提供することができない。これらの問題を克服するために,いくつかのカスケード,単純化残留ブロックから成る単純化残留ネットワーク(S-ResNet)を提案した。元の残留ブロックと比較して,単純化された残留ブロックは,重量層と2つのバッチ正規化(BN)層を削除し,プール層を加え,パラメータ修正線形ユニット(PReLU)関数で修正線形ユニット(ReLU)関数を置換する。S-ResNetに基づいて,本論文では,データ前処理モジュール,ランダムオーバーサンプリングモジュール,S-Resnet層,完全接続層およびソフトマックス層を含む新しいIDSを提案した。NSL-KDDデータセットに関する実験結果は,S-ResNetに基づくIDSが,特にR2LとU2R攻撃に関して,等しいスケールResNetベースのIDSより高い精度,再現とF1スコアを有することを示した。そして前者は後者よりも速い収束速度を有した。それは,S-ResNetがネットワークの複雑性を減らして,効果的に過剰適合を防ぐことを証明した。したがって,それはResNetより低次元および小規模データセットにより適している。さらに,NSL-KDDデータセットに関する実験結果は,S-ResNetに基づくIDSが,既存のIDSと比較して,特にR2LとU2R攻撃に関して,精度と想起に関してより良い性能を達成することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 簡素化 ,  *ネットワーク ,  *残差 ,  線形性 ,  正規化 ,  サイバー攻撃 ,  オーバサンプリング ,  収束速度 ,  複雑性 ,  *侵入検知システム ,  低次元 ,  改変

著者キーワード (6件)： 侵入検知システム ,  簡易残差ネットワーク ,  簡略化された残留ブロック ,  ランダムオーバーサンプリング ,  フルコネクション ,  過剰適合

分類 (4件)： 生物学的機能  (EB03040U) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (52件)：

• Xin, Y.; Kong, L.S.; Liu, Z.; Chen, Y.L. Machine learning and deep learning methods for cybersecurity. IEEE Access 2018, 6, 35365-35381.
• Ambusaidi, M.A.; He, X.J.; Nanda, P.; Tan, Z.Y. Building an intrusion detection system using a filter-based feature selection algorithm. IEEE Trans. Comput. 2016, 65, 2986-2998.
• Ghazy, R.A.; El-Rabaie, E.M.; Dessouky, M.I.; El-Fishawy, N.A.; Abd El-Samie, F.E. Efficient techniques for attack detection using different features selection algorithms and classifiers. Wirel. Pers. Commun. 2018, 100, 1689-1706.
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• Kang, S.H.; Kim, K.J. A feature selection approach to find optimal feature subsets for the network intrusion detection system. Cluster Comput. 2016, 19, 325-333.

タイトルに関連する用語 (3件)： 簡易 ,  残差 ,  侵入検知システム