論文の概要: Representation Learning for Content-Sensitive Anomaly Detection in Industrial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08953v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 09:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-22 19:32:17.018666
• Title: Representation Learning for Content-Sensitive Anomaly Detection in Industrial Networks
• Title（参考訳）: 産業ネットワークにおけるコンテンツセンシティブ異常検出のための表現学習
• Authors: Fabian Kopp
• Abstract要約: 本論文では、生のネットワークトラフィックの時空間的側面を教師なしかつプロトコルに依存しない方法で学習する枠組みを提案する。 学習された表現は、その後の異常検出の結果に与える影響を測定するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Using a convGRU-based autoencoder, this thesis proposes a framework to learn spatial-temporal aspects of raw network traffic in an unsupervised and protocol-agnostic manner. The learned representations are used to measure the effect on the results of a subsequent anomaly detection and are compared to the application without the extracted features. The evaluation showed, that the anomaly detection could not effectively be enhanced when applied on compressed traffic fragments for the context of network intrusion detection. Yet, the trained autoencoder successfully generates a compressed representation (code) of the network traffic, which hold spatial and temporal information. Based on the models residual loss, the autoencoder is also capable of detecting anomalies by itself. Lastly, an approach for a kind of model interpretability (LRP) was investigated in order to identify relevant areas within the raw input data, which is used to enrich alerts generated by an anomaly detection method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、convGRUベースのオートエンコーダを用いて、生のネットワークトラフィックの時空間的側面を教師なしかつプロトコルに依存しない方法で学習するフレームワークを提案する。 学習した表現は、その後の異常検出結果への影響を測定するために使用され、抽出した特徴を伴わないアプリケーションと比較される。 その結果,ネットワーク侵入検出の文脈において,圧縮トラフィックフラグメントに適用した場合,異常検出は効果的に改善できないことがわかった。 しかし、訓練されたオートエンコーダは、空間的および時間的情報を保持するネットワークトラフィックの圧縮表現(コード)をうまく生成する。 モデル残差損失に基づいて、オートエンコーダは、単独で異常を検出することもできる。 最後に, モデル解釈可能性 (LRP) のアプローチについて検討し, 異常検出法により生成された警告を豊かにするために用いられる生入力データ内の関連領域を同定した。

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