論文の概要: Radial Spike and Slab Bayesian Neural Networks for Sparse Data in
Ransomware Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14759v1
- Date: Sun, 29 May 2022 20:18:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-31 18:50:38.167200
- Title: Radial Spike and Slab Bayesian Neural Networks for Sparse Data in
Ransomware Attacks
- Title（参考訳）: ランサムウェア攻撃におけるスパースデータのための放射スパイクとスラブベイズニューラルネットワーク
- Authors: Jurijs Nazarovs, Jack W. Stokes, Melissa Turcotte, Justin Carroll,
Itai Grady
- Abstract要約: 近似した後続分布の新しい形式を含む新しいタイプのベイズニューラルネットワークを提案する。
ランサムウェア攻撃の実際のデータセット上でのモデルの性能を実証し、多数のベースラインに対して改善を示す。
さらに,MITRE ATT&CK戦術,技術,手順 (TTP) として低レベル事象を表現することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.599718568619666
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Ransomware attacks are increasing at an alarming rate, leading to large
financial losses, unrecoverable encrypted data, data leakage, and privacy
concerns. The prompt detection of ransomware attacks is required to minimize
further damage, particularly during the encryption stage. However, the
frequency and structure of the observed ransomware attack data makes this task
difficult to accomplish in practice. The data corresponding to ransomware
attacks represents temporal, high-dimensional sparse signals, with limited
records and very imbalanced classes. While traditional deep learning models
have been able to achieve state-of-the-art results in a wide variety of
domains, Bayesian Neural Networks, which are a class of probabilistic models,
are better suited to the issues of the ransomware data. These models combine
ideas from Bayesian statistics with the rich expressive power of neural
networks. In this paper, we propose the Radial Spike and Slab Bayesian Neural
Network, which is a new type of Bayesian Neural network that includes a new
form of the approximate posterior distribution. The model scales well to large
architectures and recovers the sparse structure of target functions. We provide
a theoretical justification for using this type of distribution, as well as a
computationally efficient method to perform variational inference. We
demonstrate the performance of our model on a real dataset of ransomware
attacks and show improvement over a large number of baselines, including
state-of-the-art models such as Neural ODEs (ordinary differential equations).
In addition, we propose to represent low-level events as MITRE ATT\&CK tactics,
techniques, and procedures (TTPs) which allows the model to better generalize
to unseen ransomware attacks.
- Abstract（参考訳）: ランサムウェア攻撃は目覚ましいペースで増加しており、財務損失、解読不能な暗号化データ、データの漏洩、プライバシーの懸念に繋がる。
ランサムウェア攻撃の迅速な検出は、特に暗号化段階でのさらなる損傷を最小限に抑えるために必要である。
しかし、観測されたランサムウェア攻撃データの頻度と構造は、この作業を実際に行うのを困難にしている。
ランサムウェア攻撃に対応するデータは、限られたレコードと非常に不均衡なクラスを持つ、時間的、高次元のスパース信号を表す。
従来のディープラーニングモデルは、さまざまな領域で最先端の結果を達成することができたが、確率モデルのクラスであるベイジアンニューラルネットワークはランサムウェアデータの問題により適している。
これらのモデルはベイズ統計学の考えとニューラルネットワークの豊かな表現力を組み合わせる。
本稿では,近似後続分布の新たな形を含む新しいタイプのベイズ型ニューラルネットワークであるラジアルスパイクとスラブベイズ型ニューラルネットワークを提案する。
モデルは大規模アーキテクチャによく適合し、ターゲット関数のスパース構造を復元する。
このタイプの分布を用いるための理論的正当化法と、変分推論を行う計算効率の良い方法を提供する。
我々は,ランサムウェア攻撃の実際のデータセット上でのモデルの性能を実証し,ニューラルodes (ordinary differential equation) などの最先端モデルを含む,多数のベースラインの改善を示す。
さらに,低レベルのイベントをMITRE ATT\&CK戦略,テクニック,手順 (TTP) として表現することを提案する。
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