論文の概要: When a RF Beats a CNN and GRU, Together -- A Comparison of Deep Learning
and Classical Machine Learning Approaches for Encrypted Malware Traffic
Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08004v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 08:59:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-17 16:24:01.102289
- Title: When a RF Beats a CNN and GRU, Together -- A Comparison of Deep Learning
and Classical Machine Learning Approaches for Encrypted Malware Traffic
Classification
- Title(参考訳): RFがCNNとGRUに勝つとき - 暗号化されたマルウェアトラフィック分類のためのディープラーニングと古典的機械学習アプローチの比較-
- Authors: Adi Lichy, Ofek Bader, Ran Dubin, Amit Dvir, Chen Hajaj
- Abstract要約: 悪意のあるトラフィック分類の場合、最先端のDLベースのソリューションは、古典的なMLベースのソリューションよりも必ずしも優れているとは限らないことを示す。
マルウェア検出、マルウェア家族分類、ゼロデイ攻撃の検出、反復的に増加するデータセットの分類など、さまざまなタスクに2つのよく知られたデータセットを使用することで、この発見を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.495583520377878
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Internet traffic classification is widely used to facilitate network
management. It plays a crucial role in Quality of Services (QoS), Quality of
Experience (QoE), network visibility, intrusion detection, and traffic trend
analyses. While there is no theoretical guarantee that deep learning (DL)-based
solutions perform better than classic machine learning (ML)-based ones,
DL-based models have become the common default. This paper compares well-known
DL-based and ML-based models and shows that in the case of malicious traffic
classification, state-of-the-art DL-based solutions do not necessarily
outperform the classical ML-based ones. We exemplify this finding using two
well-known datasets for a varied set of tasks, such as: malware detection,
malware family classification, detection of zero-day attacks, and
classification of an iteratively growing dataset. Note that, it is not feasible
to evaluate all possible models to make a concrete statement, thus, the above
finding is not a recommendation to avoid DL-based models, but rather empirical
proof that in some cases, there are more simplistic solutions, that may perform
even better.
- Abstract(参考訳): インターネットトラフィックの分類は、ネットワーク管理を容易にするために広く使われている。
品質・オブ・サービス(QoS)、品質・オブ・エクスペリエンス(QoE)、ネットワークの可視性、侵入検出、トラフィックトレンド分析において重要な役割を果たす。
ディープラーニング(DL)ベースのソリューションが従来の機械学習(ML)ベースのソリューションよりも優れているという理論的保証はないが、DLベースのモデルは一般的なデフォルトになっている。
本稿では、有名なDLベースモデルとMLベースモデルを比較し、悪意のあるトラフィック分類の場合、最先端のDLベースソリューションが古典的なMLベースモデルを上回るとは限らないことを示す。
マルウェアの検出,マルウェアの分類,ゼロデイアタックの検出,反復的に増加するデータセットの分類など,さまざまなタスクに対して,よく知られた2つのデータセットを使用してこの発見を例示する。
具体的なステートメントを作るために可能なすべてのモデルを評価することは不可能であり、上記の発見はDLベースのモデルを避けるための推奨ではなく、より単純な解が存在するという実証的な証明である。
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