論文の概要: Utilizing XAI technique to improve autoencoder based model for computer network anomaly detection with shapley additive explanation(SHAP)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08442v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 09:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 12:12:46.595339
• Title: Utilizing XAI technique to improve autoencoder based model for computer network anomaly detection with shapley additive explanation(SHAP)
• Title（参考訳）: シェープな付加的説明を用いたコンピュータネットワーク異常検出のためのXAI手法によるオートエンコーダモデルの改良
• Authors: Khushnaseeb Roshan and Aasim Zafar
• Abstract要約: 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)メソッドは、特にコンピュータネットワークセキュリティにおいて急速に採用されている。 MLとDLベースのモデルの透明性の欠如は、実装の大きな障害であり、ブラックボックスの性質から批判されている。 XAIは、これらのモデルの信頼性を向上させる上で、説明やアウトプットの解釈を通じて有望な分野である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) and Deep Learning (DL) methods are being adopted rapidly, especially in computer network security, such as fraud detection, network anomaly detection, intrusion detection, and much more. However, the lack of transparency of ML and DL based models is a major obstacle to their implementation and criticized due to its black-box nature, even with such tremendous results. Explainable Artificial Intelligence (XAI) is a promising area that can improve the trustworthiness of these models by giving explanations and interpreting its output. If the internal working of the ML and DL based models is understandable, then it can further help to improve its performance. The objective of this paper is to show that how XAI can be used to interpret the results of the DL model, the autoencoder in this case. And, based on the interpretation, we improved its performance for computer network anomaly detection. The kernel SHAP method, which is based on the shapley values, is used as a novel feature selection technique. This method is used to identify only those features that are actually causing the anomalous behaviour of the set of attack/anomaly instances. Later, these feature sets are used to train and validate the autoencoder but on benign data only. Finally, the built SHAP_Model outperformed the other two models proposed based on the feature selection method. This whole experiment is conducted on the subset of the latest CICIDS2017 network dataset. The overall accuracy and AUC of SHAP_Model is 94% and 0.969, respectively.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)とディープラーニング(DL)メソッドは、特に不正検出、ネットワーク異常検出、侵入検出など、コンピュータネットワークセキュリティにおいて急速に採用されている。 しかし、MLとDLベースのモデルの透明性の欠如は、その実装の大きな障害であり、そのブラックボックスの性質から批判されている。 説明可能な人工知能(XAI)は、これらのモデルの信頼性を向上させるための有望な分野である。 mlおよびdlベースのモデルの内部動作が理解可能であれば、パフォーマンスをさらに向上させることができる。 本論文の目的は,XAI を用いて DL モデル,オートエンコーダの結果を解釈する方法を示すことである。 そして,その解釈に基づいて,コンピュータネットワーク異常検出の性能を改善した。 シャープリー値に基づくカーネルSHAP法は,新しい特徴選択手法として用いられている。 このメソッドは、攻撃/異常インスタンスの集合の異常な振る舞いを実際に引き起こしている機能のみを識別するために使用される。 その後、これらの特徴セットは自動エンコーダのトレーニングと検証に使用されるが、良質なデータのみである。 最後に、SHAP_Modelは特徴選択法に基づいて提案された他の2つのモデルよりも優れていた。 この実験は、最新のCICIDS2017ネットワークデータセットのサブセットで実施されている。 SHAP_Modelの総合精度とAUCはそれぞれ94%と0.969である。

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