論文の概要: DoS and DDoS Mitigation Using Variational Autoencoders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06899v1
- Date: Fri, 14 May 2021 15:38:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-17 12:34:28.181632
- Title: DoS and DDoS Mitigation Using Variational Autoencoders
- Title（参考訳）: 変分オートエンコーダを用いたdosとddos対策
- Authors: Eirik Molde B{\aa}rli, Anis Yazidi, Enrique Herrera Viedma, H{\aa}rek
Haugerud
- Abstract要約: 我々は、インテリジェントなセキュリティソリューション内のコンポーネントとして機能する変分オートエンコーダの可能性を探る。
ネットワークトラフィックフローから潜在表現を学習する変分オートエンコーダの能力に基づく2つの手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.23225419183423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: DoS and DDoS attacks have been growing in size and number over the last
decade and existing solutions to mitigate these attacks are in general
inefficient. Compared to other types of malicious cyber attacks, DoS and DDoS
attacks are particularly more challenging to combat. With their ability to mask
themselves as legitimate traffic, developing methods to detect these types of
attacks on a packet or flow level, has proven to be a difficult task. In this
paper, we explore the potential of Variational Autoencoders to serve as a
component within an intelligent security solution that differentiates between
normal and malicious traffic. Two methods based on the ability of Variational
Autoencoders to learn latent representations from network traffic flows are
proposed. The first method resorts to a classifier based on the latent
encodings obtained from Variational Autoencoders learned from traffic traces.
The second method is rather an anomaly detection method where the Variational
Autoencoder is used to learn the abstract feature representations of
exclusively legitimate traffic. Then anomalies are filtered out by relying on
the reconstruction loss of the Variational Autoencoder.
Both of the proposed methods have been thoroughly tested on two separate
datasets with a similar feature space. The results show that both methods are
promising, with a slight superiority of the classifier based method over the
anomaly based one.
%that the first method is able to successfully detect individual traffic
flows with high precision on the training and validation data, slightly less
successfully on the test data. For the second method, the Variational
Autoencoder will require further adjustments to be able to sufficiently filter
out anomalies from network traffic flows.
- Abstract（参考訳）: dosとddos攻撃は過去10年間で規模と数が増えており、これらの攻撃を軽減する既存のソリューションは一般的に非効率である。
他の種類の悪意のあるサイバー攻撃と比較して、DoSとDDoS攻撃は特に戦うのが難しい。
自らを正当なトラフィックとして隠す能力によって、パケットやフローレベルでこのようなタイプの攻撃を検出する方法の開発は、難しい作業であることが証明されている。
本稿では,通常のトラフィックと悪意のあるトラフィックを区別するインテリジェントなセキュリティソリューションのコンポーネントとして機能する,変分オートエンコーダの可能性を検討する。
ネットワークトラフィックフローから潜在表現を学習する変分オートエンコーダの能力に基づく2つの手法を提案する。
第1の方法は、トラヒックトレースから学習した変分オートエンコーダから得られる潜在エンコーダに基づく分類器を用いる。
第二の方法はむしろ異常検出法であり、変分オートエンコーダを使用して専ら正当なトラフィックの抽象的な特徴表現を学ぶ。
そして、変分オートエンコーダの再構成損失に依存して異常をフィルタリングする。
提案手法のどちらも、類似した特徴空間を持つ2つの異なるデータセットで徹底的にテストされている。
その結果, 2つの手法は有望であり, 分類器に基づく手法は, 異常ベースの手法よりもわずかに優れていることがわかった。
%) の精度で個別の交通流を検出でき, テストデータの精度はわずかに低かった。
2つ目の方法は、変分オートエンコーダがネットワークトラフィックフローから異常を十分にフィルターできるよう、さらなる調整を必要とする。
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