論文の概要: Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02327v1
• Date: Wed, 5 Aug 2020 19:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 17:55:01.424745
• Title: Bayesian Optimization with Machine Learning Algorithms Towards Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 機械学習アルゴリズムを用いたベイズ最適化による異常検出
• Authors: MohammadNoor Injadat, Fadi Salo, Ali Bou Nassif, Aleksander Essex, Abdallah Shami
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.05992706105224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network attacks have been very prevalent as their rate is growing tremendously. Both organization and individuals are now concerned about their confidentiality, integrity and availability of their critical information which are often impacted by network attacks. To that end, several previous machine learning-based intrusion detection methods have been developed to secure network infrastructure from such attacks. In this paper, an effective anomaly detection framework is proposed utilizing Bayesian Optimization technique to tune the parameters of Support Vector Machine with Gaussian Kernel (SVM-RBF), Random Forest (RF), and k-Nearest Neighbor (k-NN) algorithms. The performance of the considered algorithms is evaluated using the ISCX 2012 dataset. Experimental results show the effectiveness of the proposed framework in term of accuracy rate, precision, low-false alarm rate, and recall.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク・アタックは、ネットワーク・アタックの頻度が非常に高くなっている。 組織と個人は、ネットワーク攻撃によってしばしば影響を受ける重要な情報の機密性、完全性、可用性を心配している。 その目的のために、このような攻撃からネットワークインフラストラクチャを保護するために、機械学習ベースの侵入検知方法がいくつか開発されている。 本稿では,gaussian kernel (svm-rbf), random forest (rf), k-nearest neighbor (k-nn) アルゴリズムを用いたサポートベクターマシンのパラメータをチューニングするために,ベイズ最適化手法を用いた効果的な異常検出フレームワークを提案する。 ISCX 2012データセットを用いて検討したアルゴリズムの性能を評価する。 実験結果から, 精度, 精度, 低コストアラームレート, リコールの観点から, 提案手法の有効性が示された。

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