論文の概要: Evaluation of Adversarial Training on Different Types of Neural Networks in Deep Learning-based IDSs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04472v1
• Date: Wed, 8 Jul 2020 23:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 12:40:37.270339
• Title: Evaluation of Adversarial Training on Different Types of Neural Networks in Deep Learning-based IDSs
• Title（参考訳）: 深層学習に基づくidsにおけるニューラルネットワークの異なるタイプの敵訓練の評価
• Authors: Rana Abou Khamis and Ashraf Matrawy
• Abstract要約: 我々は、異なる回避攻撃の有効性と、レジリエンス深層学習に基づくIDSの訓練方法に焦点をあてる。 我々は min-max アプローチを用いて、敵の例に対して頑健なIDSを訓練する問題を定式化する。 異なるディープラーニングアルゴリズムと異なるベンチマークデータセットに関する実験により、敵の訓練に基づくmin-maxアプローチによる防御が、よく知られた5つの敵の攻撃方法に対する堅牢性を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8073142980733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network security applications, including intrusion detection systems of deep neural networks, are increasing rapidly to make detection task of anomaly activities more accurate and robust. With the rapid increase of using DNN and the volume of data traveling through systems, different growing types of adversarial attacks to defeat them create a severe challenge. In this paper, we focus on investigating the effectiveness of different evasion attacks and how to train a resilience deep learning-based IDS using different Neural networks, e.g., convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN). We use the min-max approach to formulate the problem of training robust IDS against adversarial examples using two benchmark datasets. Our experiments on different deep learning algorithms and different benchmark datasets demonstrate that defense using an adversarial training-based min-max approach improves the robustness against the five well-known adversarial attack methods.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの侵入検知システムを含むネットワークセキュリティアプリケーションは、異常活動の検出タスクをより正確かつ堅牢にするために急速に増加している。 DNNの利用が急速に増加し、システム内を移動するデータ量が増えると、敵の攻撃の種類が増えていることが深刻な課題となっている。 本稿では,ニューラルネットワーク(convolutional neural networks, cnn)やrecurrent neural networks(rnn)など,さまざまなニューラルネットワークを用いた,さまざまな回避攻撃の有効性と,レジリエンスに基づくディープラーニングidのトレーニング方法について検討する。 min-maxアプローチを用いて,2つのベンチマークデータセットを用いて,対向例に対するロバストidのトレーニング問題を定式化する。 異なるディープラーニングアルゴリズムと異なるベンチマークデータセットに関する実験により、敵の訓練に基づくmin-maxアプローチによる防御が、よく知られた5つの敵の攻撃方法に対する堅牢性を向上することを示した。

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