論文の概要: Deep Q-Learning based Reinforcement Learning Approach for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13978v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 20:18:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 11:37:34.915396
• Title: Deep Q-Learning based Reinforcement Learning Approach for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: ディープQラーニングに基づくネットワーク侵入検出のための強化学習アプローチ
• Authors: Hooman Alavizadeh, Julian Jang-Jaccard, and Hootan Alavizadeh
• Abstract要約: 本稿では,Qラーニングに基づく強化学習と,ネットワーク侵入検出のためのディープフィードフォワードニューラルネットワークを併用したネットワーク侵入検出手法を提案する。 提案するDeep Q-Learning(DQL)モデルは,ネットワーク環境に対する継続的な自動学習機能を提供する。 実験の結果,提案したDQLは,異なる侵入クラスを検出し,他の類似した機械学習手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of the new generation of cyber threats demands more sophisticated and intelligent cyber defense solutions equipped with autonomous agents capable of learning to make decisions without the knowledge of human experts. Several reinforcement learning methods (e.g., Markov) for automated network intrusion tasks have been proposed in recent years. In this paper, we introduce a new generation of network intrusion detection methods that combines a Q-learning-based reinforcement learning with a deep-feed forward neural network method for network intrusion detection. Our proposed Deep Q-Learning (DQL) model provides an ongoing auto-learning capability for a network environment that can detect different types of network intrusions using an automated trial-error approach and continuously enhance its detection capabilities. We provide the details of fine-tuning different hyperparameters involved in the DQL model for more effective self-learning. According to our extensive experimental results based on the NSL-KDD dataset, we confirm that the lower discount factor which is set as 0.001 under 250 episodes of training yields the best performance results. Our experimental results also show that our proposed DQL is highly effective in detecting different intrusion classes and outperforms other similar machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: 新たな世代のサイバー脅威の台頭は、人間の専門家の知識なしに意思決定を学べる自律エージェントを備えた、より洗練されたインテリジェントなサイバー防衛ソリューションを要求する。 近年,自動ネットワーク侵入タスクのための強化学習手法(例えばマルコフ)が提案されている。 本稿では,q学習に基づく強化学習と,ネットワーク侵入検出のためのディープフィードフォワードニューラルネットワーク法を組み合わせた,新たなネットワーク侵入検出手法を提案する。 提案したDeep Q-Learning(DQL)モデルは,自動試行錯誤アプローチを用いてさまざまなタイプのネットワーク侵入を検出し,その検出能力を継続的に強化するネットワーク環境に対して,継続的な自動学習機能を提供する。 より効果的な自己学習のために、DQLモデルに関わる微調整された異なるハイパーパラメータの詳細を提供する。 NSL-KDDデータセットに基づく広範囲な実験結果から,250回以下のトレーニングで0.001以下と設定された低い割引係数が最高の成績をもたらすことを確認した。 実験の結果,提案したDQLは,異なる侵入クラスを検出し,他の類似した機械学習手法よりも優れていることがわかった。

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