論文の概要: ADASYN-Random Forest Based Intrusion Detection Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04301v1
• Date: Mon, 10 May 2021 12:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 14:29:36.992142
• Title: ADASYN-Random Forest Based Intrusion Detection Model
• Title（参考訳）: ADASYN-Random Forest による侵入検知モデル
• Authors: Zhewei Chen, Linyue Zhou, Wenwen Yu
• Abstract要約: 侵入検知はサイバーセキュリティの分野で重要な話題であり、近年のネットワークの脅威は多様性とバリエーションの特徴を持っている。 侵入検出データセットの深刻な不均衡を考慮して,adasynオーバーサンプリング法を用いてデータセットのバランスをとる。 従来の機械学習モデルと比較して、パフォーマンス、一般化能力、堅牢性が向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion detection has been a key topic in the field of cyber security, and the common network threats nowadays have the characteristics of varieties and variation. Considering the serious imbalance of intrusion detection datasets will result in low classification performance on attack behaviors of small sample size and difficulty to detect network attacks accurately and efficiently, using ADASYN oversampling method to balance datasets was proposed in this paper. In addition, random forest algorithm was used to train intrusion detection classifiers. Through the comparative experiment of Intrusion detection on CICIDS 2017 dataset, it is found that ADASYN with Random Forest performs better. Based on the experimental results, the improvement of precision, recall and F1 values after ADASYN is then analyzed. Experiments show that the proposed method can be applied to intrusion detection with large data, and can effectively improve the classification accuracy of network attack behaviors. Compared with traditional machine learning models, it has better performance, generalization ability and robustness.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知はサイバーセキュリティの分野で重要な話題であり、近年のネットワークの脅威は多様性とバリエーションの特徴を持っている。 本論文では,侵入検出データセットの深刻な不均衡を考慮すると,小規模サンプルサイズの攻撃行動の分類性能が低く,ネットワーク攻撃を正確にかつ効率的に検出することが困難になると考えられる。 さらに、ランダムフォレストアルゴリズムは侵入検知分類器の訓練に用いられた。 cicids 2017データセットにおける侵入検出の比較実験により,ランダムフォレストを用いたadasynの性能が向上した。 実験結果に基づいて、ADASYN後の精度、リコール、F1値の改善を解析する。 実験により,提案手法は大規模データによる侵入検知に適用でき,ネットワーク攻撃行動の分類精度を効果的に向上できることが示された。 従来の機械学習モデルと比較して、パフォーマンス、一般化能力、堅牢性が向上している。

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