論文の概要: Extensible Machine Learning for Encrypted Network Traffic Application
Labeling via Uncertainty Quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05628v1
- Date: Wed, 11 May 2022 16:54:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-12 21:40:01.167432
- Title: Extensible Machine Learning for Encrypted Network Traffic Application
Labeling via Uncertainty Quantification
- Title（参考訳）: 不確実性量子化による暗号化ネットワークトラフィックアプリケーションラベリングのための拡張型機械学習
- Authors: Steven Jorgensen, John Holodnak, Jensen Dempsey, Karla de Souza,
Ananditha Raghunath, Vernon Rivet, Noah DeMoes, Andr\'es Alejos, and Allan
Wollaber (MIT Lincoln Laboratory)
- Abstract要約: ラベル付き仮想プライベートネットワーク(VPN)暗号化ネットワークトラフィックを10のアプリケーションで生成し,5つのアプリケーションカテゴリに対応する,新たなパブリックなネットワークトラフィックデータセットを提案する。
また、控えめなデータ要件で迅速にトレーニングし、キャリブレーションされた予測確率と、新しいトラフィックサンプルにフラグをつけるための解釈可能なアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)スコアを提供するように設計されたMLフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasing prevalence of encrypted network traffic, cyber security
analysts have been turning to machine learning (ML) techniques to elucidate the
traffic on their networks. However, ML models can become stale as known traffic
features can shift between networks and as new traffic emerges that is outside
of the distribution of the training set. In order to reliably adapt in this
dynamic environment, ML models must additionally provide contextualized
uncertainty quantification to their predictions, which has received little
attention in the cyber security domain. Uncertainty quantification is necessary
both to signal when the model is uncertain about which class to choose in its
label assignment and when the traffic is not likely to belong to any
pre-trained classes.
We present a new, public dataset of network traffic that includes labeled,
Virtual Private Network (VPN)-encrypted network traffic generated by 10
applications and corresponding to 5 application categories. We also present an
ML framework that is designed to rapidly train with modest data requirements
and provide both calibrated, predictive probabilities as well as an
interpretable ``out-of-distribution'' (OOD) score to flag novel traffic
samples. We describe how to compute a calibrated OOD score from p-values of the
so-called relative Mahalanobis distance.
We demonstrate that our framework achieves an F1 score of 0.98 on our dataset
and that it can extend to an enterprise network by testing the model: (1) on
data from similar applications, (2) on dissimilar application traffic from an
existing category, and (3) on application traffic from a new category. The
model correctly flags uncertain traffic and, upon retraining, accurately
incorporates the new data. We additionally demonstrate good performance (F1
score of 0.97) when packet sizes are made to be uniform, as occurs for certain
encryption protocols.
- Abstract（参考訳）: 暗号化されたネットワークトラフィックの増加に伴い、サイバーセキュリティアナリストは、ネットワーク上のトラフィックを解明するマシンラーニング(ML)技術に目を向けている。
しかし、既知のトラフィック機能がネットワーク間でシフトし、トレーニングセットの配布外にある新しいトラフィックが出現するにつれて、MLモデルは不安定になる可能性がある。
この動的環境に確実に適応するためには、MLモデルは、サイバーセキュリティ領域でほとんど注目を集めていない予測に文脈化された不確実性定量化を提供する必要がある。
不確かさの定量化は、モデルがそのラベルの割り当てでどのクラスを選択するべきかが不確かで、トラフィックが事前訓練されたクラスに属さない場合にも必要である。
ラベル付き仮想プライベートネットワーク(VPN)暗号化ネットワークトラフィックを10のアプリケーションで生成し,5つのアプリケーションカテゴリに対応する,新たなパブリックなネットワークトラフィックデータセットを提案する。
また、控えめなデータ要件で迅速にトレーニングし、キャリブレーションされた予測確率と解釈可能な ‘out-of-distribution'' (OOD)スコアを提供し、新しいトラフィックサンプルをフラグ付けするMLフレームワークを提案する。
我々は,いわゆるマハラノビス距離のp値から校正OOD値を計算する方法について述べる。
我々は,本フレームワークがデータセット上で0.98のF1スコアを達成し,(1)類似アプリケーションのデータ,(2)既存カテゴリのアプリケーショントラフィック,(3)新しいカテゴリのアプリケーショントラフィックなど,企業ネットワークに拡張可能であることを実証した。
モデルは不確実なトラフィックを正しくフラグ付けし、再トレーニングすると、新しいデータを正確に組み込む。
また、特定の暗号化プロトコルで発生するパケットサイズを均一にする際の性能(F1スコア0.97)も示す。
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