論文の概要: Supervised Feature Selection Techniques in Network Intrusion Detection: a Critical Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04958v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 08:42:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:27:49.840865
• Title: Supervised Feature Selection Techniques in Network Intrusion Detection: a Critical Review
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出における改良された特徴選択手法:批判的レビュー
• Authors: Mario Di Mauro, Giovanni Galatro, Giancarlo Fortino, Antonio Liotta
• Abstract要約: 機械学習技術は、ネットワーク侵入検出の貴重なサポートになりつつある。 データトラフィックを特徴付ける膨大な多様性と多数の機能に対処することは難しい問題です。 機能領域を縮小し、最も重要な機能のみを保持することで、FS(Feature Selection)はネットワーク管理において重要な前処理ステップとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.177695323629896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) techniques are becoming an invaluable support for network intrusion detection, especially in revealing anomalous flows, which often hide cyber-threats. Typically, ML algorithms are exploited to classify/recognize data traffic on the basis of statistical features such as inter-arrival times, packets length distribution, mean number of flows, etc. Dealing with the vast diversity and number of features that typically characterize data traffic is a hard problem. This results in the following issues: i) the presence of so many features leads to lengthy training processes (particularly when features are highly correlated), while prediction accuracy does not proportionally improve; ii) some of the features may introduce bias during the classification process, particularly those that have scarce relation with the data traffic to be classified. To this end, by reducing the feature space and retaining only the most significant features, Feature Selection (FS) becomes a crucial pre-processing step in network management and, specifically, for the purposes of network intrusion detection. In this review paper, we complement other surveys in multiple ways: i) evaluating more recent datasets (updated w.r.t. obsolete KDD 99) by means of a designed-from-scratch Python-based procedure; ii) providing a synopsis of most credited FS approaches in the field of intrusion detection, including Multi-Objective Evolutionary techniques; iii) assessing various experimental analyses such as feature correlation, time complexity, and performance. Our comparisons offer useful guidelines to network/security managers who are considering the incorporation of ML concepts into network intrusion detection, where trade-offs between performance and resource consumption are crucial.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)技術は、ネットワーク侵入検出、特にサイバー脅威を隠す異常な流れを明らかにする上で、貴重なサポートになりつつある。 通常、MLアルゴリズムは、地域間時間、パケットの長さ分布、フローの平均数などの統計的特徴に基づいて、データトラフィックを分類/認識するために利用される。 データトラフィックを特徴付ける膨大な多様性と多数の機能に対処することは難しい問題です。 i) あまりにも多くの特徴の存在は、長い訓練プロセス(特に特徴が高い相関関係にある場合)をもたらすが、予測精度は比例的に改善されない、ii) いくつかの特徴は分類プロセス中にバイアスをもたらす可能性がある。 この目的のために、機能領域を小さくし、最も重要な機能のみを保持することにより、FS(Feature Selection)はネットワーク管理において重要な前処理ステップとなり、特にネットワーク侵入検出の目的において。 本稿では,近年のデータセットの評価(w.r.t.更新)など,様々な方法で他の調査を補完する。 時代遅れのkdd 99) scratch pythonベースの手順によって設計された; ii) 多目的進化技術を含む侵入検出の分野で最も信頼できるfsアプローチのシナプスを提供する; iii) 特徴相関、時間複雑性、性能など様々な実験分析を評価する。 我々の比較は、パフォーマンスとリソース消費のトレードオフが不可欠であるネットワーク侵入検出にMLの概念を取り入れることを検討しているネットワーク/セキュリティ管理者に有用なガイドラインを提供する。

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