論文の概要: Early Detection of Network Attacks Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11628v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 16:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 17:31:21.198171
• Title: Early Detection of Network Attacks Using Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いたネットワーク攻撃の早期検出
• Authors: Tanwir Ahmad, Dragos Truscan, Juri Vain, Ivan Porres
• Abstract要約: ネットワーク侵入検知システム(英: Network Intrusion Detection System、IDS)は、ネットワークトラフィックを観察することによって、不正かつ悪意のない行動を特定するためのツールである。 本稿では,攻撃対象のシステムにダメージを与える前に,ネットワーク攻撃を防止するために,エンド・ツー・エンドの早期侵入検知システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Internet has become a prime subject to security attacks and intrusions by attackers. These attacks can lead to system malfunction, network breakdown, data corruption or theft. A network intrusion detection system (IDS) is a tool used for identifying unauthorized and malicious behavior by observing the network traffic. State-of-the-art intrusion detection systems are designed to detect an attack by inspecting the complete information about the attack. This means that an IDS would only be able to detect an attack after it has been executed on the system under attack and might have caused damage to the system. In this paper, we propose an end-to-end early intrusion detection system to prevent network attacks before they could cause any more damage to the system under attack while preventing unforeseen downtime and interruption. We employ a deep neural network-based classifier for attack identification. The network is trained in a supervised manner to extract relevant features from raw network traffic data instead of relying on a manual feature selection process used in most related approaches. Further, we introduce a new metric, called earliness, to evaluate how early our proposed approach detects attacks. We have empirically evaluated our approach on the CICIDS2017 dataset. The results show that our approach performed well and attained an overall 0.803 balanced accuracy.
• Abstract（参考訳）: インターネットは、攻撃者によるセキュリティ攻撃や侵入の対象となっている。 これらの攻撃はシステム障害、ネットワークの故障、データの破損、盗難につながる可能性がある。 ネットワーク侵入検知システム(英: network intrusion detection system、ids)は、ネットワークトラフィックを監視して不正かつ悪意のある行動を特定するためのツールである。 最先端の侵入検知システムは、攻撃に関する完全な情報を検査することで攻撃を検出するように設計されている。 これは、idsが攻撃対象のシステム上で実行された後のみ、攻撃を検出でき、システムにダメージを与える可能性があることを意味する。 本稿では,攻撃対象のシステムにダメージを与える前にネットワーク攻撃を防止し,予期せぬダウンタイムや中断を防止するために,エンド・ツー・エンドの早期侵入検知システムを提案する。 攻撃識別にはディープニューラルネットワークを用いた分類器を用いる。 ネットワークは、ほとんどの関連するアプローチで使用される手動の特徴選択プロセスに頼るのではなく、生のネットワークトラフィックデータから関連する特徴を抽出する教師ありの方法で訓練される。 さらに,提案手法がどの程度早期に攻撃を検知できるかを評価するために,earninessと呼ばれる新しい指標を導入する。 われわれはCICIDS2017データセットに対する我々のアプローチを実証的に評価した。 その結果,本手法は良好に動作し,0.803のバランス精度が得られた。

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