論文の概要: An Intrusion Detection System based on Deep Belief Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02117v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 15:38:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-06 17:29:55.402061
• Title: An Intrusion Detection System based on Deep Belief Networks
• Title（参考訳）: 深層信念ネットワークに基づく侵入検知システム
• Authors: Othmane Belarbi, Aftab Khan, Pietro Carnelli and Theodoros Spyridopoulos
• Abstract要約: 我々は,接続デバイスネットワーク内におけるサイバー攻撃検出におけるDBNの性能を開発し,評価する。 提案したDBNアプローチは,トレーニングデータセットに表現されていない攻撃の検出を著しく改善し,競争力と有望な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.535077825808595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of connected devices has led to the proliferation of novel cyber-security threats known as zero-day attacks. Traditional behaviour-based IDS rely on DNN to detect these attacks. The quality of the dataset used to train the DNN plays a critical role in the detection performance, with underrepresented samples causing poor performances. In this paper, we develop and evaluate the performance of DBN on detecting cyber-attacks within a network of connected devices. The CICIDS2017 dataset was used to train and evaluate the performance of our proposed DBN approach. Several class balancing techniques were applied and evaluated. Lastly, we compare our approach against a conventional MLP model and the existing state-of-the-art. Our proposed DBN approach shows competitive and promising results, with significant performance improvement on the detection of attacks underrepresented in the training dataset.
• Abstract（参考訳）: 接続デバイスが急速に成長し、ゼロデイ攻撃として知られる新たなサイバーセキュリティ脅威が急増した。 従来の行動に基づくIDSは、これらの攻撃を検出するためにDNNに依存している。 DNNのトレーニングに使用されるデータセットの品質は、検出性能において重要な役割を果たす。 本稿では,接続機器のネットワーク内におけるサイバー攻撃検出におけるdbnの性能を評価・評価する。 CICIDS2017データセットを使用して、提案したDBNアプローチのパフォーマンスをトレーニングし、評価した。 いくつかのクラスバランス技術を適用し評価した。 最後に,従来のMLPモデルと既存の最先端技術との比較を行った。 提案したDBNアプローチは,トレーニングデータセットに表現されていない攻撃の検出において,競争力と有望な結果を示す。

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