論文の概要: Toward More Generalized Malicious URL Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10027v2
• Date: Fri, 9 Feb 2024 17:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 21:30:28.181459
• Title: Toward More Generalized Malicious URL Detection Models
• Title（参考訳）: より一般化された悪質URL検出モデルを目指して
• Authors: YunDa Tsai, Cayon Liow, Yin Sheng Siang, Shou-De Lin
• Abstract要約: 本稿では、悪意のあるURL検出のための機械学習モデルを実行中に、パフォーマンスに深刻な影響を及ぼす可能性のあるデータバイアス問題を明らかにする。 このようなバイアスが解釈可能な機械学習技術を用いてどのように識別できるかを説明し、そのようなバイアスが分類モデルを訓練するための現実世界のセキュリティデータに自然に存在することを論じる。 偏りのある特徴から負の効果を緩和するために、多くのディープラーニングベースモデルに適用可能な偏りのあるトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.151658495779136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper reveals a data bias issue that can severely affect the performance while conducting a machine learning model for malicious URL detection. We describe how such bias can be identified using interpretable machine learning techniques, and further argue that such biases naturally exist in the real world security data for training a classification model. We then propose a debiased training strategy that can be applied to most deep-learning based models to alleviate the negative effects from the biased features. The solution is based on the technique of self-supervised adversarial training to train deep neural networks learning invariant embedding from biased data. We conduct a wide range of experiments to demonstrate that the proposed strategy can lead to significantly better generalization capability for both CNN-based and RNN-based detection models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,悪意のあるurl検出のための機械学習モデルを実施しながら,その性能に重大な影響を及ぼすデータバイアス問題を明らかにする。 我々は,このようなバイアスを解釈可能な機械学習手法を用いて識別する方法を説明し,さらに,分類モデルのトレーニングのための実世界のセキュリティデータには,このようなバイアスが自然に存在すると主張する。 次に,多くのディープラーニングモデルに適用可能な偏りのない学習戦略を提案し,偏りのある特徴から悪影響を緩和する。 このソリューションは、偏りのあるデータから不変な埋め込みを学習するディープニューラルネットワークを訓練するための自己教師付き敵訓練の技術に基づいている。 我々は,提案手法がCNNベースおよびRNNベース両方の検出モデルに対して,より優れた一般化能力をもたらすことを示すため,幅広い実験を行った。

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