論文の概要: Graph-based Solutions with Residuals for Intrusion Detection: the Modified E-GraphSAGE and E-ResGAT Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13597v1
• Date: Fri, 26 Nov 2021 16:51:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 18:23:47.342168
• Title: Graph-based Solutions with Residuals for Intrusion Detection: the Modified E-GraphSAGE and E-ResGAT Algorithms
• Title（参考訳）: 侵入検出のための残差付きグラフベースソリューション:修正E-GraphSAGEとE-ResGATアルゴリズム
• Authors: Liyan Chang and Paula Branco
• Abstract要約: 本稿では,E-GraphSAGEとE-ResGATalgorithmsの2つの新しいグラフによる侵入検出手法を提案する。 キーとなる考え方は、利用可能なグラフ情報を活用した残差学習をGNNに統合することである。 近年の4つの侵入検知データセットの広範囲な実験的評価は、我々のアプローチの優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The high volume of increasingly sophisticated cyber threats is drawing growing attention to cybersecurity, where many challenges remain unresolved. Namely, for intrusion detection, new algorithms that are more robust, effective, and able to use more information are needed. Moreover, the intrusion detection task faces a serious challenge associated with the extreme class imbalance between normal and malicious traffics. Recently, graph-neural network (GNN) achieved state-of-the-art performance to model the network topology in cybersecurity tasks. However, only a few works exist using GNNs to tackle the intrusion detection problem. Besides, other promising avenues such as applying the attention mechanism are still under-explored. This paper presents two novel graph-based solutions for intrusion detection, the modified E-GraphSAGE, and E-ResGATalgorithms, which rely on the established GraphSAGE and graph attention network (GAT), respectively. The key idea is to integrate residual learning into the GNN leveraging the available graph information. Residual connections are added as a strategy to deal with the high-class imbalance, aiming at retaining the original information and improving the minority classes' performance. An extensive experimental evaluation of four recent intrusion detection datasets shows the excellent performance of our approaches, especially when predicting minority classes.
• Abstract（参考訳）: ますます高度なサイバー脅威が高まり、多くの課題が解決されていないサイバーセキュリティに注目が集まっている。 すなわち、侵入検出には、より堅牢で効果的で、より多くの情報を利用できる新しいアルゴリズムが必要である。 さらに、侵入検知タスクは、通常のトラフィックと悪意のあるトラフィックの極端な不均衡に関連する深刻な課題に直面している。 近年,サイバーセキュリティタスクにおけるネットワークトポロジをモデル化するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)が最先端のパフォーマンスを達成した。 しかし、侵入検知問題に対処するためにGNNを用いた研究はごくわずかである。 また、注意機構を適用するなどの他の有望な道はまだ未検討のままである。 本稿では,既存のグラフアテンションネットワーク(GAT)とグラフアテンションネットワーク(GAT)に依存する2つの新しいグラフ検出ソリューション,E-GraphSAGEとE-ResGATalgorithmを提案する。 キーとなるアイデアは、利用可能なグラフ情報を活用した残差学習をGNNに統合することだ。 残余接続は、元の情報の保持とマイノリティクラスのパフォーマンス向上を目的として、上位クラスの不均衡に対処する戦略として追加される。 最近の4つの侵入検知データセットの広範な実験的評価は、特にマイノリティクラスの予測において、我々のアプローチの優れた性能を示している。

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