Art

J-GLOBAL ID：202102251861734355   Reference number：21A1370758

Federated Learning-Based Network Intrusion Detection with a Feature Selection Approach

特徴量選択アプローチと連合学習によるネットワーク侵入検知手法の検討

Author (2)： QIN Yang (東大) ,  KONDO MASAAKI (東大)
Material： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
Volume： 2021  Issue： ARC-244  Page： Vol.2021-ARC-244,No.24,1-7 (WEB ONLY)  Publication year： Mar. 18, 2021 
JST Material Number： U0451A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *security system ,  *computer security ,  information security ,  information network ,  *cyberattack ,  *feature extraction ,  machine learning ,  *learning ,  *approximation method ,  computer algorithm ,  neural network(biomodel) ,  *learning model ,  set ,  data
Semi thesaurus term： *network intrusion detection ,  *network attack ,  *特徴量選択 ,  feature extraction ,  *Association Learning ,  *greedy algorithm ,  オンデバイスニューラルネットワーク ,  *オンデバイス学習モデル ,  NSL-KDDデータセット ,  Dataset

JST classification (2)： Data protection  (JD01020V) ,  Computer networks  (JC03000K)

Reference (15)：

• Drewek-Ossowicka, A., Pietrołaj, M., & Rumiński, J. (2020). A survey of neural networks usage for intrusion detection systems. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-18.
• Gamage, S., & Samarabandu, J. (2020). Deep learning methods in network intrusion detection: A survey and an objective comparison. Journal of Network and Computer Applications, 169, 102767.
• Ahmad, Z., Shahid Khan, A., Wai Shiang, C., Abdullah, J., & Ahmad, F. (2021). Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches. Transactions on Emerging Telecommunications Technologies, 32(1), e4150.
• Tsukada, M., Kondo, M., & Matsutani, H. (2020). A neural network-based on-device learning anomaly detector for edge devices. IEEE Transactions on Computers, 69(7), 1027-1044.
• Stiawan, D., Idris, M. Y. B., Bamhdi, A. M., & Budiarto, R. (2020). CICIDS-2017 dataset feature analysis with information gain for anomaly detection. IEEE Access, 8, 132911-132921.

Terms in the title (4)： 特徴量 ,  学習 ,  ネットワーク侵入検知 ,  手法