論文の概要: Experimental Review of Neural-based approaches for Network Intrusion
Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09011v1
- Date: Fri, 18 Sep 2020 18:32:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 03:44:04.429802
- Title: Experimental Review of Neural-based approaches for Network Intrusion
Management
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるネットワーク侵入管理手法の実験的検討
- Authors: Mario Di Mauro, Giovanni Galatro, Antonio Liotta
- Abstract要約: 本稿では,侵入検出問題に適用したニューラルネットワーク手法の実験的検討を行う。
私たちは、ディープベースアプローチやウェイトレスニューラルネットワークを含む、侵入検出に関連する最も顕著なニューラルネットワークベースのテクニックの完全なビューを提供します。
我々の評価は、特に最先端のデータセットを使用してモデルのトレーニングを行う場合、ニューラルネットワークの価値を定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.727349339883094
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of Machine Learning (ML) techniques in Intrusion Detection Systems
(IDS) has taken a prominent role in the network security management field, due
to the substantial number of sophisticated attacks that often pass undetected
through classic IDSs. These are typically aimed at recognising attacks based on
a specific signature, or at detecting anomalous events. However, deterministic,
rule-based methods often fail to differentiate particular (rarer) network
conditions (as in peak traffic during specific network situations) from actual
cyber attacks. In this paper we provide an experimental-based review of
neural-based methods applied to intrusion detection issues. Specifically, we i)
offer a complete view of the most prominent neural-based techniques relevant to
intrusion detection, including deep-based approaches or weightless neural
networks, which feature surprising outcomes; ii) evaluate novel datasets
(updated w.r.t. the obsolete KDD99 set) through a designed-from-scratch
Python-based routine; iii) perform experimental analyses including time
complexity and performance (accuracy and F-measure), considering both
single-class and multi-class problems, and identifying trade-offs between
resource consumption and performance. Our evaluation quantifies the value of
neural networks, particularly when state-of-the-art datasets are used to train
the models. This leads to interesting guidelines for security managers and
computer network practitioners who are looking at the incorporation of
neural-based ML into IDS.
- Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)における機械学習(ML)技術の使用は、古典的なIDSを経由しない高度な攻撃がかなり多いため、ネットワークセキュリティ管理分野において顕著な役割を担っている。
これらは通常、特定の署名に基づいて攻撃を認識すること、または異常事象を検出することを目的としている。
しかし、決定論的で規則に基づく手法は、(特定のネットワーク状況におけるピークトラフィックのように)特定の(粗い)ネットワーク条件と実際のサイバー攻撃を区別できないことが多い。
本稿では,侵入検出問題に適用したニューラルネットワーク手法の実験的検討を行う。
具体的には
一 侵入検知に関する最も顕著な神経基盤技術について、深度に基づくアプローチ又は予期せぬ結果を特徴とする無重力神経ネットワークを含む完全なビューを提供すること。
二 新規データセット(旧式のkdd99 セットの更新)をスクラッチなpythonベースのルーチンで評価すること。
三 時間的複雑さ及び性能(正確性及びF尺度)、一級・多級双方の問題、資源消費と性能のトレードオフの特定等の実験的分析を行う。
この評価は、特に最先端のデータセットがモデルのトレーニングに使用される場合、ニューラルネットワークの価値を定量化する。
これにより、IDSへのニューラルベースMLの導入を検討しているセキュリティマネージャやコンピュータネットワーク実践者の興味深いガイドラインが導かれる。
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