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J-GLOBAL ID：202202284216712311   整理番号：22A1117350

Fogコンピューティングにおけるモノのインターネットのための多目的進化畳込みニューラルネットワークを用いた侵入検出【JST・京大機械翻訳】

Intrusion detection using multi-objective evolutionary convolutional neural network for Internet of Things in Fog computing

著者 (6件)： Chen Yi (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, PR China) ,  Lin Qiuzhen (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, PR China) ,  Wei Wenhong (School of Computer Science and Technology, Dongguan University of Technology, Dongguan, PR China) ,  Ji Junkai (College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen, PR China) ,  Wong Ka-Chun (Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China) ,  Coello Carlos A. Coello (CINVESTAV-IPN, Department of Computer Science, Mexico, D.F. 07360, Mexico)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 244  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界は,モノのインターネット(IoT)の時代に向けて急速に移動し,全ての種類のデバイスをディジタルサービスに接続し,我々の生活に大きな利便性をもたらす。IoTに接続されたデバイスの数の急速な増加により,より多くのネットワーク脆弱性が存在し,より多くのネットワーク攻撃をもたらす。この動的IoT環境の下で,効果的な侵入検知システム(IDS)は,低待ち時間と高精度の攻撃を検出するために緊急に必要である。多くの有望なIDSは深層学習(DL)技術に基づいて提案されているが,それらは異なる環境下でパラメータ調整を行う必要があり,それは非常に時間がかかる。この問題を軽減するために,本論文では,IoT上のFogコンピューティングの霧ノード上で実行されるMECNNと呼ばれる侵入検知システムのための多目的進化畳込みニューラルネットワークを提案した。このアプローチでは,畳込みニューラルネットワーク(CNN)を分類器として用いて,侵入を検出し,分解に基づく多目的進化アルゴリズム(MOEA/D)アルゴリズムを修正し,CNNモデルを進化させ,DLのパラメータ調整プロセスを大幅に単純化する。特に,CNNのトポロジーアーキテクチャをMOEA/Dの染色体に変換する新しい符号化方式を提案し,次に,CNNモデルの検出性能とモデル複雑性をMOEA/Dによって同時に最適化し,種々の検出性能とモデル複雑性を有する多くのIDSを得ることができる。次に,最も好適なMECNNモデルを,Fogコンピューティングの異なる霧ノードに展開することができ,IoTのための低待ち時間と高精度侵入検出を提供した。最後に,2つの一般的なデータセット(AWIDとCIC-IDS2107)について実験研究を行い,著者らのMECNNモデルが,他の最先端のIDSと比較して,IoTをよりよく保護するための検出性能とロバスト性を改善できることを検証した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  位相幾何学 ,  最適化 ,  簡素化 ,  *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  モデル ,  待ち時間 ,  パラメータ ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 侵入検知システム ,  *モノのインターネット ,  深層学習 ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 侵入検知システム ,  モノのインターネット ,  多目的最適化 ,  霧の計算 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  神経進化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： FOG ,  コンピューティング ,  インターネット ,  進化 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  侵入