| 講演名 | 2022-05-12 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(福井大), 川上 朋也(福井大), 長谷川 達人(福井大), |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | NIDS / machine learning / information security / privacy protection / network monitoring |
| 資料番号 | CQ2022-5 |
| 発行日 | 2022-05-05 (CQ) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ / CS |
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| 開催期間 | 2022/5/12(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 岡本 淳(NTT) / 寺田 純(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Jun Okamoto(NTT) / Jun Terada(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 平栗 健史(日本工大) / 長谷川 剛(東北大) / 梅原 大祐(京都工繊大) |
| 副委員長氏名（英） | Takefumi Hiraguri(Nippon Inst. of Tech.) / Gou Hasegawa(Tohoku Univ.) / Daisuke Umehara(Kyoto Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | アベセカラ ヒランタ(NTT) / 山本 寛(立命館大) / 吉田 悠来(NICT) / 原 一貴(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Hirantha Abeysekera(NTT) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) / Yuki Yoshida(NICT) / Kazutaka Hara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 西川 由明(NEC) / 堅岡 良知(KDDI総合研究所) / 川嶋 喜美子(NTT) / 山浦 隆博(東芝) / 井田 悠太(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshiaki Nishikawa(NEC) / Ryoichi Kataoka(KDDI Research) / Kimiko Kawashima(NTT) / Takahiro Yamaura(Toshiba) / Yuta Ida(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 都留 悠哉 / Yuya Tsuru |
| 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） | 川上 朋也 / Tomoya Kawakami |
| 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） | 長谷川 達人 / Tatsuhito Hasegawa |
| 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) |
| 発表年月日 | 2022-05-12 |
| 資料番号 | CQ2022-5 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CQ-15 |
| ページ範囲 | pp.20-25(CQ), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-05-05 (CQ) |