論文の概要: Insider Detection using Deep Autoencoder and Variational Autoencoder Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02568v1
• Date: Mon, 6 Sep 2021 16:08:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-07 16:24:28.945441
• Title: Insider Detection using Deep Autoencoder and Variational Autoencoder Neural Networks
• Title（参考訳）: ディープオートエンコーダと変分オートエンコーダニューラルネットワークを用いたインサイダー検出
• Authors: Efthimios Pantelidis, Gueltoum Bendiab, Stavros Shiaeles, Nicholas Kolokotronis
• Abstract要約: インサイダー攻撃は、企業、企業、そして重要なインフラにとって最も困難なサイバーセキュリティ問題の一つだ。 本稿では,ディープラーニングアルゴリズムのAutoencoderと変分オートエンコーダのDeepを用いてこの問題に対処することを目的とする。 特に、人間の介入なしに、内部の脅威を自動的に防ぐためにこれらのアルゴリズムを適用することの有用性について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5234156040689237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Insider attacks are one of the most challenging cybersecurity issues for companies, businesses and critical infrastructures. Despite the implemented perimeter defences, the risk of this kind of attack is still very high. In fact, the detection of insider attacks is a very complicated security task and presents a serious challenge to the research community. In this paper, we aim to address this issue by using deep learning algorithms Autoencoder and Variational Autoencoder deep. We will especially investigate the usefulness of applying these algorithms to automatically defend against potential internal threats, without human intervention. The effectiveness of these two models is evaluated on the public dataset CERT dataset (CERT r4.2). This version of the CERT Insider Threat Test dataset includes both benign and malicious activities generated from 1000 simulated users. The comparison results with other models show that the Variational Autoencoder neural network provides the best overall performance with a greater detection accuracy and a reasonable false positive rate
• Abstract（参考訳）: インサイダー攻撃は、企業、企業、そして重要なインフラにとって最も困難なサイバーセキュリティ問題の一つだ。 実施された防御にもかかわらず、この種の攻撃のリスクは依然として非常に高い。 実際、インサイダー攻撃の検出は非常に複雑なセキュリティタスクであり、研究コミュニティにとって深刻な課題となっている。 本稿では,ディープラーニングアルゴリズムのオートエンコーダと変分オートエンコーダのdeepを用いてこの問題に対処する。 特に、人間の介入なしに、内部の脅威を自動的に防ぐためにこれらのアルゴリズムを適用することの有用性について検討する。 これら2つのモデルの有効性は、CERTデータセット(CERT r4.2)で評価される。 このバージョンのCERT Insider Threat Testデータセットには、1000のシミュレーションユーザから生成される良性および悪意のあるアクティビティが含まれている。 他のモデルとの比較結果から、変分オートエンコーダニューラルネットワークは、より検出精度が高く、妥当な偽陽性率で最高の全体的な性能を提供することが示された。

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