MetaCIDS: Privacy-Preserving Collaborative Intrusion Detection for Metaverse based on Blockchain and Online Federated Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Metaverse is expected to rely on massive Internet of Things (IoT) connections so it inherits various security threats from the IoT network and also faces other sophisticated attacks related to virtual reality technology. As traditional security approaches show various limitations in the large-scale distributed metaverse, this paper proposes MetaCIDS, a novel collaborative intrusion detection (CID) framework that leverages metaverse devices to collaboratively protect the metaverse. In MetaCIDS, a federated learning (FL) scheme based on unsupervised au-toencoder and an attention-based supervised classifier enables metaverse users to train a CID model using their local network data, while the blockchain network allows metaverse users to train a machine learning (ML) model to detect intrusion network flows over their monitored local network traffic, then submit verifiable intrusion alerts to the blockchain to earn metaverse tokens. Security analysis shows that MetaCIDS can efficiently detect zero-day attacks, while the training process is resistant to SPoF, data tampering, and up to 33% poisoning nodes. Performance evaluation illustrates the efficiency of MetaCIDS with 96% to 99% detection accuracy on four different network intrusion datasets, supporting both multi-class detection using labeled data and anomaly detection trained on unlabeled data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle