論文の概要: The Cross-evaluation of Machine Learning-based Network Intrusion Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04686v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 12:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 01:00:42.211911
• Title: The Cross-evaluation of Machine Learning-based Network Intrusion Detection Systems
• Title（参考訳）: 機械学習に基づくネットワーク侵入検知システムの相互評価
• Authors: Giovanni Apruzzese and Luca Pajola and Mauro Conti
• Abstract要約: ML-NIDSはトレーニングされ、評価されなければならない。 ネットワークフローに基づく信頼性の高いクロス評価のための最初のフレームワークであるXeNIDSを提案する。 XeNIDSを6つのよく知られたデータセットに使用することにより、隠れたポテンシャルだけでなく、ML-NIDSの相互評価のリスクも示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.652608408269366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Enhancing Network Intrusion Detection Systems (NIDS) with supervised Machine Learning (ML) is tough. ML-NIDS must be trained and evaluated, operations requiring data where benign and malicious samples are clearly labelled. Such labels demand costly expert knowledge, resulting in a lack of real deployments, as well as on papers always relying on the same outdated data. The situation improved recently, as some efforts disclosed their labelled datasets. However, most past works used such datasets just as a 'yet another' testbed, overlooking the added potential provided by such availability. In contrast, we promote using such existing labelled data to cross-evaluate ML-NIDS. Such approach received only limited attention and, due to its complexity, requires a dedicated treatment. We hence propose the first cross-evaluation model. Our model highlights the broader range of realistic use-cases that can be assessed via cross-evaluations, allowing the discovery of still unknown qualities of state-of-the-art ML-NIDS. For instance, their detection surface can be extended--at no additional labelling cost. However, conducting such cross-evaluations is challenging. Hence, we propose the first framework, XeNIDS, for reliable cross-evaluations based on Network Flows. By using XeNIDS on six well-known datasets, we demonstrate the concealed potential, but also the risks, of cross-evaluations of ML-NIDS.
• Abstract（参考訳）: 教師付き機械学習(ML)によるネットワーク侵入検知システム(NIDS)の強化は困難である。 ML-NIDSはトレーニングされ、評価されなければならない。 このようなラベルは、高価な専門家の知識を必要とし、結果として実際のデプロイメントの欠如と、常に同じ古いデータに依存する論文によるものだ。 ラベル付きデータセットを公開する取り組みによって、状況は最近改善された。 しかし、過去のほとんどの作品はこのようなデータセットを単に'yet another'テストベッドとして使用し、そのような可用性によって提供される追加のポテンシャルを見渡していた。 対照的に、既存のラベル付きデータを用いてML-NIDSの相互評価を促進する。 このようなアプローチは限定的な注意しか受けておらず、その複雑さのため専用の治療が必要である。 そこで我々は,最初のクロス評価モデルを提案する。 我々のモデルは、クロス評価によって評価できる幅広い現実的なユースケースを強調し、最先端のML-NIDSの未知の品質を発見できる。 例えば、検出面は拡張可能で、追加のラベル付けコストは発生しない。 しかし、このような横断的な評価は難しい。 そこで我々は,ネットワークフローに基づく信頼性の高いクロス評価のための最初のフレームワークであるXeNIDSを提案する。 XeNIDSを6つのよく知られたデータセットに使用することにより、ML-NIDSの相互評価の隠れた可能性だけでなく、リスクも示す。

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