論文の概要: Prepare for Trouble and Make it Double. Supervised and Unsupervised
Stacking for AnomalyBased Intrusion Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13611v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 08:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-02 04:39:19.763003
- Title: Prepare for Trouble and Make it Double. Supervised and Unsupervised
Stacking for AnomalyBased Intrusion Detection
- Title（参考訳）: トラブルに備え、ダブルにする。
anomaly based intrusion detectionのための教師付きおよび教師なしスタック
- Authors: Tommaso Zoppi, Andrea Ceccarelli
- Abstract要約: メタラーニングを2層スタックの形で導入し、既知の脅威と未知の脅威の両方を検出する混合アプローチを提案する。
その結果、教師付きアルゴリズムよりもゼロデイ攻撃の検出に効果があり、主要な弱点は限定されているものの、既知の攻撃を検出するのに十分な能力を維持していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.56877715768796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the last decades, researchers, practitioners and companies struggled in
devising mechanisms to detect malicious activities originating security
threats. Amongst the many solutions, network intrusion detection emerged as one
of the most popular to analyze network traffic and detect ongoing intrusions
based on rules or by means of Machine Learners (MLs), which process such
traffic and learn a model to suspect intrusions. Supervised MLs are very
effective in detecting known threats, but struggle in identifying zero-day
attacks (unknown during learning phase), which instead can be detected through
unsupervised MLs. Unfortunately, there are no definitive answers on the
combined use of both approaches for network intrusion detection. In this paper
we first expand the problem of zero-day attacks and motivate the need to
combine supervised and unsupervised algorithms. We propose the adoption of
meta-learning, in the form of a two-layer Stacker, to create a mixed approach
that detects both known and unknown threats. Then we implement and empirically
evaluate our Stacker through an experimental campaign that allows i) debating
on meta-features crafted through unsupervised base-level learners, ii) electing
the most promising supervised meta-level classifiers, and iii) benchmarking
classification scores of the Stacker with respect to supervised and
unsupervised classifiers. Last, we compare our solution with existing works
from the recent literature. Overall, our Stacker reduces misclassifications
with respect to (un)supervised ML algorithms in all the 7 public datasets we
considered, and outperforms existing studies in 6 out of those 7 datasets. In
particular, it turns out to be more effective in detecting zero-day attacks
than supervised algorithms, limiting their main weakness but still maintaining
adequate capabilities in detecting known attacks.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、研究者、実践家、企業は、セキュリティの脅威に起因する悪質な活動を検出するメカニズムの開発に苦労した。
多くのソリューションの中で、ネットワーク侵入検出は、ネットワークトラフィックを分析し、ルールや機械学習(ML)によって進行中の侵入を検出し、そのようなトラフィックを処理し、侵入を疑うモデルを学習する最も一般的な方法の1つである。
監視されたMLは既知の脅威を検出するのに非常に効果的であるが、教師なしMLによって検出されるゼロデイアタック(学習段階では知られていない)を特定するのに苦労する。
残念ながら、ネットワーク侵入検出に両方のアプローチを併用した決定的な答えはない。
本稿では,ゼロデイ攻撃の問題を拡張し,教師付きアルゴリズムと教師なしアルゴリズムを組み合わせる必要性を動機づける。
我々は,2層スタッカという形でメタラーニングの採用を提案し,既知の脅威と未知の脅威の両方を検出するための混合アプローチを提案する。
次に、実験的なキャンペーンを通じてStackerを実装し、実証的に評価します。
一 教師なし基礎レベルの学習者によるメタ機能に関する議論
二 最も有望な監督されたメタレベル分類器の選択及び
三 監督及び監督されていない分類器に関するスタックの分類スコアのベンチマーク
最後に、我々のソリューションを最近の文献の既存の作品と比較する。
全体としては、私たちが検討した7つの公開データセットすべてにおいて、(未)教師付きmlアルゴリズムに対する誤分類を削減し、これらの7つのデータセットのうち6つで既存の研究を上回っています。
特に、教師付きアルゴリズムよりもゼロデイアタックを検出でき、主要な弱点を制限できるが、既知のアタックを検出できる十分な能力を維持している。
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