論文の概要: Explaining Network Intrusion Detection System Using Explainable AI
Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07110v1
- Date: Fri, 12 Mar 2021 07:15:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-15 21:44:06.371202
- Title: Explaining Network Intrusion Detection System Using Explainable AI
Framework
- Title（参考訳）: 説明可能なAIフレームワークを用いたネットワーク侵入検知システム
- Authors: Shraddha Mane, Dattaraj Rao
- Abstract要約: 侵入検知システムは、今日の世界のサイバー安全の重要なレイヤーの1つです。
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いてネットワーク侵入検出を行った。
また、機械学習パイプラインの各段階で透明性を追加する説明可能なAIフレームワークも提案しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cybersecurity is a domain where the data distribution is constantly changing
with attackers exploring newer patterns to attack cyber infrastructure.
Intrusion detection system is one of the important layers in cyber safety in
today's world. Machine learning based network intrusion detection systems
started showing effective results in recent years. With deep learning models,
detection rates of network intrusion detection system are improved. More
accurate the model, more the complexity and hence less the interpretability.
Deep neural networks are complex and hard to interpret which makes difficult to
use them in production as reasons behind their decisions are unknown. In this
paper, we have used deep neural network for network intrusion detection and
also proposed explainable AI framework to add transparency at every stage of
machine learning pipeline. This is done by leveraging Explainable AI algorithms
which focus on making ML models less of black boxes by providing explanations
as to why a prediction is made. Explanations give us measurable factors as to
what features influence the prediction of a cyberattack and to what degree.
These explanations are generated from SHAP, LIME, Contrastive Explanations
Method, ProtoDash and Boolean Decision Rules via Column Generation. We apply
these approaches to NSL KDD dataset for intrusion detection system and
demonstrate results.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティは、サイバーインフラを攻撃する新しいパターンを探求する攻撃者とのデータ分布が絶えず変化しているドメインです。
侵入検知システムは、今日の世界のサイバー安全の重要なレイヤーの1つです。
近年,機械学習によるネットワーク侵入検知システムが有効性を示した。
ディープラーニングモデルでは、ネットワーク侵入検知システムの検出率が改善される。
モデルがより正確になり、複雑さが増し、解釈性が低下する。
ディープニューラルネットワークは複雑で解釈が難しいため、意思決定の背後にある理由が分からないため、プロダクションで使用するのが難しい。
本稿では,ディープニューラルネットワークをネットワーク侵入検出に使用し,機械学習パイプラインのすべてのステージに透過性を加えるための説明可能なaiフレームワークを提案する。
これは、予測された理由に関する説明を提供することで、MLモデルをブラックボックスより少なくすることに焦点を当てた説明可能なAIアルゴリズムを活用することで実現される。
説明は、サイバー攻撃の予測にどのような特徴が影響するか、そしてどの程度まで測定可能な要因を提供します。
これらの説明は SHAP, LIME, Contrastive Explanations Method, ProtoDash, Boolean Decision Rules から列生成を介して生成される。
侵入検知システムのためのNSL KDDデータセットにこれらの手法を適用し,結果を実証する。
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