論文の概要: Evaluating Resilience of Encrypted Traffic Classification Against Adversarial Evasion Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14564v1
• Date: Sun, 30 May 2021 15:07:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 17:02:42.280926
• Title: Evaluating Resilience of Encrypted Traffic Classification Against Adversarial Evasion Attacks
• Title（参考訳）: 逆行回避攻撃に対する暗号化トラフィック分類のレジリエンス評価
• Authors: Ramy Maarouf, Danish Sattar, and Ashraf Matrawy
• Abstract要約: 本稿では,異なる回避攻撃の有効性を検討することに集中し,機械学習アルゴリズムとディープラーニングアルゴリズムの弾力性について検討する。 実験結果の大部分において、ディープラーニングは、機械学習と比較して、敵のサンプルに対してより優れたレジリエンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.243926243206826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning and deep learning algorithms can be used to classify encrypted Internet traffic. Classification of encrypted traffic can become more challenging in the presence of adversarial attacks that target the learning algorithms. In this paper, we focus on investigating the effectiveness of different evasion attacks and see how resilient machine and deep learning algorithms are. Namely, we test C4.5 Decision Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Network (ANN), Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN). In most of our experimental results, deep learning shows better resilience against the adversarial samples in comparison to machine learning. Whereas, the impact of the attack varies depending on the type of attack.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングとディープラーニングアルゴリズムは、暗号化されたインターネットトラフィックの分類に使用できる。 暗号化されたトラフィックの分類は、学習アルゴリズムをターゲットとする敵攻撃の存在下でより困難になる可能性がある。 本稿では,様々な回避攻撃の有効性を調査し,回復力のある機械とディープラーニングアルゴリズムについて検討する。 すなわち、C4.5決定木、K-Nearest Neighbor(KNN)、Artificial Neural Network(ANN)、Convolutional Neural Networks(CNN)、Recurrent Neural Networks(RNN)をテストする。 実験結果のほとんどにおいて、ディープラーニングは機械学習と比較して、敵のサンプルに対するレジリエンスが向上しています。 一方、攻撃の影響は攻撃の種類によって異なる。

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