論文の概要: From Zero-Shot Machine Learning to Zero-Day Attack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14868v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 06:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-02 03:58:39.914306
• Title: From Zero-Shot Machine Learning to Zero-Day Attack Detection
• Title（参考訳）: ゼロショット機械学習からゼロデイ攻撃検出へ
• Authors: Mohanad Sarhan, Siamak Layeghy, Marcus Gallagher and Marius Portmann
• Abstract要約: ネットワーク侵入検知システム(Network Intrusion Detection Systems)のような特定のアプリケーションでは、モデルが本番環境で観測する可能性が高いすべての攻撃クラスのデータサンプルを取得することは困難である。 本稿では,ゼロデイアタックシナリオの検出において,MLモデルの性能を評価するため,ゼロショット学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6704226968275258
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The standard ML methodology assumes that the test samples are derived from a set of pre-observed classes used in the training phase. Where the model extracts and learns useful patterns to detect new data samples belonging to the same data classes. However, in certain applications such as Network Intrusion Detection Systems, it is challenging to obtain data samples for all attack classes that the model will most likely observe in production. ML-based NIDSs face new attack traffic known as zero-day attacks, that are not used in the training of the learning models due to their non-existence at the time. In this paper, a zero-shot learning methodology has been proposed to evaluate the ML model performance in the detection of zero-day attack scenarios. In the attribute learning stage, the ML models map the network data features to distinguish semantic attributes from known attack (seen) classes. In the inference stage, the models are evaluated in the detection of zero-day attack (unseen) classes by constructing the relationships between known attacks and zero-day attacks. A new metric is defined as Zero-day Detection Rate, which measures the effectiveness of the learning model in the inference stage. The results demonstrate that while the majority of the attack classes do not represent significant risks to organisations adopting an ML-based NIDS in a zero-day attack scenario. However, for certain attack groups identified in this paper, such systems are not effective in applying the learnt attributes of attack behaviour to detect them as malicious. Further Analysis was conducted using the Wasserstein Distance technique to measure how different such attacks are from other attack types used in the training of the ML model. The results demonstrate that sophisticated attacks with a low zero-day detection rate have a significantly distinct feature distribution compared to the other attack classes.
• Abstract（参考訳）: 標準的なML手法では、テストサンプルはトレーニングフェーズで使用される事前観測されたクラスのセットから導出されていると仮定する。 モデルが有用なパターンを抽出して学習し、同じデータクラスに属する新しいデータサンプルを検出する。 しかし、ネットワーク侵入検知システムのような特定のアプリケーションでは、モデルがプロダクションで観察するであろうすべての攻撃クラスのデータサンプルを取得することが困難である。 mlベースのnidssはゼロデイアタック(zero-day attack)として知られる新たなアタックトラフィックに直面している。 本稿では,ゼロデイアタックシナリオの検出において,MLモデルの性能を評価するため,ゼロショット学習手法を提案する。 属性学習の段階では、MLモデルはネットワークデータの特徴をマッピングし、既知の攻撃(参照)クラスとセマンティック属性を区別する。 推定段階では、既知の攻撃とゼロデイ攻撃の関係を構築することにより、ゼロデイアタック(unseen)クラスの検出においてモデルを評価する。 新しいメトリックはゼロデイ検出率として定義され、推論段階における学習モデルの有効性を測定する。 その結果、攻撃クラスの大半はMLベースのNIDSをゼロデイ攻撃シナリオに採用する組織にとって重大なリスクを示さないことが明らかになった。 しかし,本論文で特定した特定の攻撃群に対しては,攻撃行動の学習属性を適用して悪意のある攻撃行動を検出できない。 さらに、wasserstein距離法を用いて、mlモデルのトレーニングで使用される他の攻撃タイプと、これらの攻撃がどの程度異なるかを測定する分析を行った。 その結果,ゼロデイ検出率の低い高度な攻撃は,他の攻撃クラスに比べて特徴分布が著しく異なることがわかった。

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