Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hybrid Approach for an Interpretable and Explainable Intrusion Detection System

論文の概要: A Hybrid Approach for an Interpretable and Explainable Intrusion Detection System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10280v1
Date: Fri, 19 Nov 2021 15:39:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-22 17:43:39.499420
Title: A Hybrid Approach for an Interpretable and Explainable Intrusion Detection System
Title（参考訳）: 解釈可能かつ説明可能な侵入検知システムに対するハイブリッドアプローチ
Authors: Tiago Dias, Nuno Oliveira, Norberto Sousa, Isabel Pra\c{c}a, Orlando Sousa
Abstract要約: 本研究では,解釈可能かつ説明可能なハイブリッド侵入検知システムを提案する。このシステムは、決定木アルゴリズムによって連続的に生成される専門家のルールと動的知識を組み合わせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5872014229110213
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Cybersecurity has been a concern for quite a while now. In the latest years, cyberattacks have been increasing in size and complexity, fueled by significant advances in technology. Nowadays, there is an unavoidable necessity of protecting systems and data crucial for business continuity. Hence, many intrusion detection systems have been created in an attempt to mitigate these threats and contribute to a timelier detection. This work proposes an interpretable and explainable hybrid intrusion detection system, which makes use of artificial intelligence methods to achieve better and more long-lasting security. The system combines experts' written rules and dynamic knowledge continuously generated by a decision tree algorithm as new shreds of evidence emerge from network activity.
Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティは、かなり前から懸念されていた。近年、サイバー攻撃は、テクノロジーの大幅な進歩によって、サイズと複雑さが増している。今日では、ビジネス継続に不可欠なシステムやデータを保護することの避けられない必要性がある。したがって、これらの脅威を緩和し、タイマー検出に寄与するために、多くの侵入検知システムが作成されている。本研究は,より優れた長期的セキュリティを実現するために人工知能手法を活用する,解釈可能かつ説明可能なハイブリッド侵入検知システムを提案する。このシステムは、ネットワーク活動から新たなエビデンスが生まれると、決定木アルゴリズムによって継続的に生成される専門家のルールと動的知識を組み合わせる。

関連論文リスト

Counter Denial of Service for Next-Generation Networks within the Artificial Intelligence and Post-Quantum Era [2.156208381257605]
DoS攻撃はますます洗練され、容易に実行できるようになった。最先端の体系化の取り組みには、孤立したDoS対策のような制限がある。量子コンピュータの出現は、攻撃と防御の観点からのDoSのゲームチェンジャーである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-08T18:47:31Z)
Utilizing Deep Learning for Enhancing Network Resilience in Finance [0.0]
本稿では、金融業界の保護対策を改善するため、高度な脅威検出にディープラーニングを用いる。検出技術は主に統計的機械学習手法を使用する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-15T09:35:57Z)
Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [61.505995908021525]
マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を調査した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-02T08:43:03Z)
Ensemble learning techniques for intrusion detection system in the context of cybersecurity [0.0]
侵入検知システムの概念は、より良い結果を得るためにデータマイニングと機械学習オレンジツールを応用した。本研究の目的は,SVM (Support Vector Machine) と kNearest Neighbour (kNN) アルゴリズムによって支援されたスタックリング手法を用いて,アンサンブル学習手法を検討することである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-21T10:50:54Z)
Artificial Intelligence-Based Smart Grid Vulnerabilities and Potential Solutions for Fake-Normal Attacks: A Short Review [0.0]
スマートグリッドシステムは電力業界にとって重要なものだが、その高度なアーキテクチャ設計と運用によって、多くのサイバーセキュリティの脅威にさらされている。人工知能(AI)ベースの技術は、さまざまなコンピュータ設定でサイバー攻撃を検出することで、ますます人気が高まっている。現在のAIシステムは、GAN(Generative Adversarial Networks)のような高度な敵系が最近出現したため、公開され、消滅している。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-14T21:41:36Z)
Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-29T09:54:54Z)
Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
Adversarial Machine Learning Attacks and Defense Methods in the Cyber Security Domain [58.30296637276011]
本稿では,機械学習技術に基づくセキュリティソリューションに対する敵攻撃に関する最新の研究を要約する。サイバーセキュリティドメインでエンドツーエンドの敵攻撃を実装するという、ユニークな課題を議論するのは、これが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-05T18:22:40Z)
Survey of Network Intrusion Detection Methods from the Perspective of the Knowledge Discovery in Databases Process [63.75363908696257]
本稿では,侵入検知器の開発を目的として,ネットワークデータに適用された手法について概説する。本稿では,データのキャプチャ,準備,変換,データマイニング,評価などの手法について論じる。この文献レビューの結果、ネットワークセキュリティ分野のさらなる研究のために考慮すべきいくつかのオープンな問題について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-27T11:21:05Z)
Adversarial vs behavioural-based defensive AI with joint, continual and active learning: automated evaluation of robustness to deception, poisoning and concept drift [62.997667081978825]
人工知能(AI)の最近の進歩は、サイバーセキュリティのための行動分析(UEBA)に新たな能力をもたらした。本稿では、検出プロセスを改善し、人間の専門知識を効果的に活用することにより、この攻撃を効果的に軽減するソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-13T13:54:36Z)
Deep Learning-Based Intrusion Detection System for Advanced Metering Infrastructure [0.0]
スマートグリッドはさまざまな脅威に晒され、サイバー攻撃に変換される可能性がある。本稿では,サイバー攻撃防止のためのディープラーニングによる侵入検知システムの開発を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-31T21:06:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。