論文の概要: Game-Theoretic Neyman-Pearson Detection to Combat Strategic Evasion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05276v3
• Date: Sat, 16 Nov 2024 21:40:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:04.304676
• Title: Game-Theoretic Neyman-Pearson Detection to Combat Strategic Evasion
• Title（参考訳）: 戦略的侵入に対するゲーム理論的Neyman-Pearson検出
• Authors: Yinan Hu, Quanyan Zhu,
• Abstract要約: この研究は、このような回避攻撃に対抗するための全体論的理論を開発することを目的としている。 本稿では,戦略的回避攻撃と回避対応NP検出器の競合関係を捉えるためのゲーム理論フレームワークを提案する。 回避認識型NP検出器は、攻撃者の行動に対して戦略的に行動することができるように、受動型NP検出器よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.47548023934913
• License:
• Abstract: The security in networked systems depends greatly on recognizing and identifying adversarial behaviors. Traditional detection methods focus on specific categories of attacks and have become inadequate for increasingly stealthy and deceptive attacks that are designed to bypass detection strategically. This work aims to develop a holistic theory to countermeasure such evasive attacks. We focus on extending a fundamental class of statistical-based detection methods based on Neyman-Pearson's (NP) hypothesis testing formulation. We propose game-theoretic frameworks to capture the conflicting relationship between a strategic evasive attacker and an evasion-aware NP detector. By analyzing both the equilibrium behaviors of the attacker and the NP detector, we characterize their performance using Equilibrium Receiver-Operational-Characteristic (EROC) curves. We show that the evasion-aware NP detectors outperform the passive ones in the way that the former can act strategically against the attacker's behavior and adaptively modify their decision rules based on the received messages. In addition, we extend our framework to a sequential setting where the user sends out identically distributed messages. We corroborate the analytical results with a case study of anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: ネットワークシステムのセキュリティは、敵の行動を認識し識別することに大きく依存する。 従来の検出方法は特定の攻撃カテゴリに焦点を合わせており、戦略的に検出をバイパスするように設計された盗難や偽装攻撃に不適切になっている。 この研究は、このような回避攻撃に対抗するための全体論的理論を開発することを目的としている。 我々は,Neyman-Pearson(NP)仮説テスト定式化に基づく統計的検出法の基本クラスの拡張に焦点をあてる。 本稿では,戦略的回避攻撃と回避対応NP検出器の競合関係を捉えるためのゲーム理論フレームワークを提案する。 攻撃者とNP検出器の平衡挙動を解析することにより、平衡受信器・操作特性曲線(EROC)を用いてそれらの特性を特徴づける。 本研究では,攻撃者の行動に対して戦略的に行動し,受信したメッセージに基づいて意思決定ルールを適応的に変更できるように,回避対応のNP検出器が受動的検出器よりも優れていることを示す。 さらに、当社のフレームワークを、ユーザが同じ分散メッセージを送信するシーケンシャルな設定に拡張します。 解析結果は異常検出のケーススタディと相関する。

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