分散鍵生成と閾値準同型暗号を用いたSDN向け説明可能な連合侵入検知フレームワーク
An Explainable Federated Intrusion Detection Framework for SDN Using Distributed Key Generation and Threshold Homomorphic Encryption
本論文は、ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)における侵入検知の課題に対処するため、分散鍵生成(DKG)、CKKSベースの閾値準同型暗号、連合学習(FL)、SHapley Additive exPlanations(SHAP)を統合した説明可能な連合侵入検知フレームワークを提案する。従来のFLシステムが抱える平文モデル更新の漏洩、中央集権的な暗号鍵への依存、解釈性の限界といった問題に対し、本フレームワークは信頼できる鍵生成者を排除し、単一クライアントや集約サーバーによる単独での復号を防ぐ。ゲート付き回帰ユニット(GRU)ベースのモデルでプライバシーを保護しつつ侵入検知を行い、SHAPでモデルの決定に対するグローバルおよびローカルな説明を提供する。実時間SDNテストベッドに展開し、閾値暗号化された連合学習後のオンライン推論パイプラインを評価した。計算負荷の高い暗号処理はオフライン学習中に実行され、収束したグローバルモデルは実行時の低遅延推論を可能にする。InSDN、CICDDoS2017、CICDDoS2019のデータセットを用いた実験では、4、8、12クライアント構成で99%以上の検出精度を達成した。本フレームワークは、分散鍵管理、プライバシー保護集約、説明可能性、検出性能、SDNへの実用的な展開可能性のバランスを提供する。
- 分散鍵生成(DKG)とCKKSベースの閾値準同型暗号を統合した説明可能な連合侵入検知フレームワークを提案し、信頼できる鍵生成者を排除した
- InSDN、CICDDoS2017、CICDDoS2019のデータセットを用いた実験で、4、8、12クライアント構成で99%以上の検出精度を達成した
- 実時間SDNテストベッドに展開し、閾値暗号化された連合学習後のオンライン推論パイプラインを評価した
本論文はSDN向けに分散鍵生成(DKG)と閾値準同型暗号(CKKS)を組み合わせることで、連合学習のプライバシー保護を強化する点が注目に値する。単一のキー生成者への依存を排除し、集約サーバー単独での復号を防ぐ設計は、企業の機密データを扱うセキュリティ分野での実用化に向けた重要な進展であり、暗号技術の商用ソリューションへの応用可能性を示している。また99%以上の検出精度を実時間テストベッドで実証した点も、実用性の裏付けとして投資判断に有用である。