論文の概要: ARLIF-IDS -- Attention augmented Real-Time Isolation Forest Intrusion Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09737v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 18:40:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-23 05:15:59.790514
• Title: ARLIF-IDS -- Attention augmented Real-Time Isolation Forest Intrusion Detection System
• Title（参考訳）: ARLIF-IDS -- リアルタイム森林侵入検知システム
• Authors: Aman Priyanshu, Sarthak Shastri, Sai Sravan Medicherla
• Abstract要約: Internet of ThingsとSoftware Defined Networkingは、DDoS攻撃の早期検出に軽量戦略を活用する。 低数の機能に基づいて、迅速かつ効果的なセキュリティ識別モデルを持つことが不可欠である。 本研究は,新規なアテンションベース森林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: Distributed Denial of Service (DDoS) attack is a malicious attempt to disrupt the normal traffic of a targeted server, service or network by overwhelming the target or its surrounding infrastructure with a flood of Internet traffic. Emerging technologies such as the Internet of Things and Software Defined Networking leverage lightweight strategies for the early detection of DDoS attacks. Previous literature demonstrates the utility of lower number of significant features for intrusion detection. Thus, it is essential to have a fast and effective security identification model based on low number of features. In this work, a novel Attention-based Isolation Forest Intrusion Detection System is proposed. The model considerably reduces training time and memory consumption of the generated model. For performance assessment, the model is assessed over two benchmark datasets, the NSL-KDD dataset & the KDDCUP'99 dataset. Experimental results demonstrate that the proposed attention augmented model achieves a significant reduction in execution time, by 91.78%, and an average detection F1-Score of 0.93 on the NSL-KDD and KDDCUP'99 dataset. The results of performance evaluation show that the proposed methodology has low complexity and requires less processing time and computational resources, outperforming other current IDS based on machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: ddos(distributed denial of service)攻撃は、ターゲットあるいはその周辺インフラストラクチャをインターネットトラフィックの洪水で圧倒することによって、ターゲットとするサーバ、サービス、あるいはネットワークの通常のトラフィックを妨害する悪意のある試みである。 Internet of ThingsやSoftware Defined Networkingといった新興技術は、DDoS攻撃の早期検出に軽量戦略を活用する。 従来の文献では、侵入検知のための重要な特徴の少ない利用例が示されている。 したがって,機能量が少なく,高速かつ効果的なセキュリティ識別モデルを持つことが不可欠である。 本研究では,新しい注意に基づく孤立林侵入検知システムを提案する。 このモデルは、生成されたモデルのトレーニング時間とメモリ消費を大幅に削減する。 パフォーマンス評価では、NSL-KDDデータセットとKDDCUP'99データセットの2つのベンチマークデータセットで評価される。 実験の結果,提案手法により,nsl-kdd と kddcup'99 データセットで平均検出 f1-score が 0.93 となり,実行時間の 91.78% 削減が可能となった。 性能評価の結果,提案手法は複雑度が低く,処理時間や計算資源も少なく,機械学習アルゴリズムに基づく他のidよりも優れていることがわかった。

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