論文の概要: Data Curation and Quality Assurance for Machine Learning-based Cyber
Intrusion Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10041v1
- Date: Thu, 20 May 2021 21:31:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-25 03:16:44.024425
- Title: Data Curation and Quality Assurance for Machine Learning-based Cyber
Intrusion Detection
- Title（参考訳）: 機械学習によるサイバー侵入検出のためのデータキュレーションと品質保証
- Authors: Haihua Chen, Ngan Tran, Anand Sagar Thumati, Jay Bhuyan, Junhua Ding
- Abstract要約: 本稿では、まず、既存の機械学習ベースの侵入検知システムと、これらのシステム構築に使用されるデータセットを要約する。
実験結果から,BERT と GPT がすべてのデータセット上で HIDS に最適なアルゴリズムであることが示唆された。
そこで本論文では, HIDSデータセットが持つべき最高の特性を推定するために, 提案した品質次元に基づいて, 11データセットのデータ品質を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0276024900942873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intrusion detection is an essential task in the cyber threat environment.
Machine learning and deep learning techniques have been applied for intrusion
detection. However, most of the existing research focuses on the model work but
ignores the fact that poor data quality has a direct impact on the performance
of a machine learning system. More attention should be paid to the data work
when building a machine learning-based intrusion detection system. This article
first summarizes existing machine learning-based intrusion detection systems
and the datasets used for building these systems. Then the data preparation
workflow and quality requirements for intrusion detection are discussed. To
figure out how data and models affect machine learning performance, we
conducted experiments on 11 HIDS datasets using seven machine learning models
and three deep learning models. The experimental results show that BERT and GPT
were the best algorithms for HIDS on all of the datasets. However, the
performance on different datasets varies, indicating the differences between
the data quality of these datasets. We then evaluate the data quality of the 11
datasets based on quality dimensions proposed in this paper to determine the
best characteristics that a HIDS dataset should possess in order to yield the
best possible result. This research initiates a data quality perspective for
researchers and practitioners to improve the performance of machine
learning-based intrusion detection.
- Abstract（参考訳）: 侵入検知はサイバー脅威環境において重要な課題である。
侵入検知には機械学習とディープラーニング技術が応用されている。
しかし、既存の研究のほとんどはモデルの開発に焦点を当てているが、データ品質の低さが機械学習システムのパフォーマンスに直接影響を与えるという事実は無視している。
機械学習ベースの侵入検知システムを構築する際に、データワークにもっと注意を払う必要がある。
本稿では、まず、既存の機械学習ベースの侵入検知システムと、これらのシステム構築に使用されるデータセットを要約する。
次に、侵入検知のためのデータ準備ワークフローと品質要件について論じる。
データとモデルが機械学習のパフォーマンスに与える影響を明らかにするために,機械学習モデル7とディープラーニングモデル3を用いて,11のHIDSデータセットの実験を行った。
実験の結果,BERT と GPT がすべてのデータセット上で HIDS に最適なアルゴリズムであった。
しかし、異なるデータセットのパフォーマンスは異なり、これらのデータセットのデータ品質の違いを示している。
次に,本論文で提案する品質寸法に基づいて,11個のデータセットのデータ品質を評価することにより,最適な結果を得るために,hidsデータセットが持つべき最良特性を決定する。
本研究は,機械学習による侵入検知の性能向上を図るため,研究者や実践者のデータ品質の観点を創出する。
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