論文の概要: PWG-IDS: An Intrusion Detection Model for Solving Class Imbalance in
IIoT Networks Using Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03445v1
- Date: Wed, 6 Oct 2021 02:34:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-08 15:33:04.395164
- Title: PWG-IDS: An Intrusion Detection Model for Solving Class Imbalance in
IIoT Networks Using Generative Adversarial Networks
- Title（参考訳）: PWG-IDS:生成逆ネットワークを用いたIIoTネットワークにおけるクラス不均衡解消のための侵入検出モデル
- Authors: Lei Zhang, Shuaimin Jiang, Xiajiong Shen, Brij B. Gupta, Zhihong Tian
- Abstract要約: 本稿では,WWG-IDS(PWG-IDS)の予測手法を提案する。
We use LightGBM as the classification algorithm to detect attack traffic in IIoT network。
提案したPWG-IDSは、F1スコアが99%、F1スコアが89%の他のモデルよりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.552023164115138
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the continuous development of industrial IoT (IIoT) technology, network
security is becoming more and more important. And intrusion detection is an
important part of its security. However, since the amount of attack traffic is
very small compared to normal traffic, this imbalance makes intrusion detection
in it very difficult. To address this imbalance, an intrusion detection system
called pretraining Wasserstein generative adversarial network intrusion
detection system (PWG-IDS) is proposed in this paper. This system is divided
into two main modules: 1) In this module, we introduce the pretraining
mechanism in the Wasserstein generative adversarial network with gradient
penalty (WGAN-GP) for the first time, firstly using the normal network traffic
to train the WGAN-GP, and then inputting the imbalance data into the
pre-trained WGAN-GP to retrain and generate the final required data. 2)
Intrusion detection module: We use LightGBM as the classification algorithm to
detect attack traffic in IIoT networks. The experimental results show that our
proposed PWG-IDS outperforms other models, with F1-scores of 99% and 89% on the
2 datasets, respectively. And the pretraining mechanism we proposed can also be
widely used in other GANs, providing a new way of thinking for the training of
GANs.
- Abstract（参考訳）: 産業用IoT(IIoT)技術の継続的な開発により、ネットワークセキュリティはますます重要になっている。
そして侵入検知は、そのセキュリティの重要な部分だ。
しかし,攻撃トラフィックの量は通常の交通量に比べて非常に少ないため,侵入検出は非常に困難である。
この不均衡に対処するために, ワーセルシュタイン生成逆方向ネットワーク侵入検知システム (PWG-IDS) を事前学習する侵入検知システムを提案する。
このシステムは2つの主要なモジュールに分けられる。
1) 本モジュールでは,WGAN-GPをトレーニングするために,まず通常のネットワークトラフィックを使用してWGAN-GPをトレーニングし,次にトレーニング済みのWGAN-GPに不均衡データを入力し,最終的な要求データを生成する。
2)侵入検知モジュール: iiotネットワークにおける攻撃トラフィックを検出する分類アルゴリズムとしてlightgbmを使用する。
実験の結果,提案するpwg-idsは2つのデータセットでそれぞれ99%,89%のf1-scoreを持つ他のモデルよりも優れていることがわかった。
また、提案した事前学習機構は他のGANにも広く利用でき、GANのトレーニングのための新しい考え方を提供する。
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