論文の概要: Adversarial Machine Learning In Network Intrusion Detection Domain: A
Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03315v1
- Date: Mon, 6 Dec 2021 19:10:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-09 07:39:13.582656
- Title: Adversarial Machine Learning In Network Intrusion Detection Domain: A
Systematic Review
- Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出領域における敵対的機械学習 : 体系的考察
- Authors: Huda Ali Alatwi, Charles Morisset
- Abstract要約: ディープラーニングモデルは、誤った分類決定を行うためにモデルを誤解させる可能性のあるデータインスタンスに対して脆弱であることがわかった。
本調査では,ネットワーク侵入検出分野における敵機械学習のさまざまな側面を利用した研究について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Due to their massive success in various domains, deep learning techniques are
increasingly used to design network intrusion detection solutions that detect
and mitigate unknown and known attacks with high accuracy detection rates and
minimal feature engineering. However, it has been found that deep learning
models are vulnerable to data instances that can mislead the model to make
incorrect classification decisions so-called (adversarial examples). Such
vulnerability allows attackers to target NIDSs by adding small crafty
perturbations to the malicious traffic to evade detection and disrupt the
system's critical functionalities. The problem of deep adversarial learning has
been extensively studied in the computer vision domain; however, it is still an
area of open research in network security applications. Therefore, this survey
explores the researches that employ different aspects of adversarial machine
learning in the area of network intrusion detection in order to provide
directions for potential solutions. First, the surveyed studies are categorized
based on their contribution to generating adversarial examples, evaluating the
robustness of ML-based NIDs towards adversarial examples, and defending these
models against such attacks. Second, we highlight the characteristics
identified in the surveyed research. Furthermore, we discuss the applicability
of the existing generic adversarial attacks for the NIDS domain, the
feasibility of launching the proposed attacks in real-world scenarios, and the
limitations of the existing mitigation solutions.
- Abstract（参考訳）: さまざまな領域で大きな成功を収めているため、ネットワーク侵入検出ソリューションの設計には、精度の高い検出率と最小限の機能エンジニアリングで未知の既知の攻撃を検出し軽減する、ディープラーニング技術がますます使われている。
しかし、深層学習モデルはデータインスタンスに対して脆弱であり、そのモデルに誤った分類判断を下す可能性があることが判明した(逆例)。
このような脆弱性により、攻撃者は悪意のあるトラフィックに小さな巧妙な摂動を加えてNIDSを標的にすることができ、検出を回避し、システムの重要な機能を破壊することができる。
深層対人学習の問題はコンピュータビジョン領域で広く研究されているが、ネットワークセキュリティアプリケーションにおけるオープンな研究の領域である。
そこで本研究では,ネットワーク侵入検出の分野において,潜在的な解の方向性を示すために,逆機械学習の異なる側面を用いた研究を考察する。
まず, 敵例の生成, 敵例に対するMLベースのNIDの堅牢性の評価, そして, これらのモデルに対する攻撃に対する防御について検討した。
第2に,調査研究で特定された特徴を強調する。
さらに、nidsドメインにおける既存の汎用的な敵攻撃の適用可能性、実世界のシナリオで提案された攻撃を起動する可能性、および既存の緩和ソリューションの制限について論じる。
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