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講演抄録/キーワード
講演名 2022-05-12 14:20
Federated Learningを用いた分散型ネットワーク侵入検知システムの検討
都留悠哉・○川上朋也長谷川達人福井大CQ2022-5
抄録 (和) ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は, ネットワークを監視し, 不正なトラフィックを検知するシステムである. 現在まで, NIDSに関するさまざまな研究が行われており, 性能向上のために機械学習が注目されている. しかし, 単一組織で学習したモデルは, データ量や特徴量にも制限があるため, 汎化性能に限界がある. 本論文では, データのプライバシーを保護するために, Federated Learningを用いた分散型NIDSを提案する. シミュレーションの結果, 提案システムはプライバシーを保護しつつ高い精度を達成できることを確認した. 
(英) A network-based intrusion detection system (NIDS) monitors a network and detects unauthorized traffic. Currently, a variety of research has been studied on NIDS, and machine learning has attracted much attention for performance improvement. However, the generalization performance of the trained model on a single organization is limited because it also has a limitation for the amount of data and features. In this paper, we propose a distributed NIDS using federated learning to preserve data privacy. The simulation results showed that the proposed system can achieve high accuracy with privacy protection.
キーワード (和) NIDS / 機械学習 / 情報セキュリティ / プライバシー保護 / ネットワーク監視 / / /  
(英) NIDS / machine learning / information security / privacy protection / network monitoring / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 15, CQ2022-5, pp. 20-25, 2022年5月.
資料番号 CQ2022-5 
発行日 2022-05-05 (CQ) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード CQ2022-5

研究会情報
研究会 CQ CS  
開催期間 2022-05-12 - 2022-05-13 
開催地(和) 福井 (福井県) 
開催地(英) Fukui (Fuku Pref.) 
テーマ(和) 光/無線アクセスとそれらの融合、通信行動、QoEと心理、QoS、通信品質の評価・計測・制御・最適化、ネットワークサービス、無線ネットワーク、MIMO・ダイバーシチ・マルチプレキシング、一般 
テーマ(英) Optical/Wireless Access and Their Integration, Communication Behavior, QoE and Psychology, Assessment / Measurement / Control / Optimization of Communication Quality, Network Services, Wireless Networks, MIMO/Diversity/Multiplexing Techniques, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CQ 
会議コード 2022-05-CQ-CS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) Federated Learningを用いた分散型ネットワーク侵入検知システムの検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Distributed Network Intrusion Detection System Using Federated Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) NIDS / NIDS  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) 情報セキュリティ / information security  
キーワード(4)(和/英) プライバシー保護 / privacy protection  
キーワード(5)(和/英) ネットワーク監視 / network monitoring  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 都留 悠哉 / Yuya Tsuru / ツル ユウヤ
第1著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Univ. of Fukui)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川上 朋也 / Tomoya Kawakami / カワカミ トモヤ
第2著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Univ. of Fukui)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 長谷川 達人 / Tatsuhito Hasegawa / ハセガワ タツヒト
第3著者 所属(和/英) 福井大学 (略称: 福井大)
University of Fukui (略称: Univ. of Fukui)
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講演者 第2著者 
発表日時 2022-05-12 14:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CQ 
資料番号 CQ2022-5 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.15 
ページ範囲 pp.20-25 
ページ数
発行日 2022-05-05 (CQ) 


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