論文の概要: Explainable Intrusion Detection Systems (X-IDS): A Survey of Current
Methods, Challenges, and Opportunities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06236v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 14:31:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-14 18:42:18.939205
- Title: Explainable Intrusion Detection Systems (X-IDS): A Survey of Current
Methods, Challenges, and Opportunities
- Title（参考訳）: 説明可能な侵入検知システム(X-IDS)の現状, 課題, 可能性の調査
- Authors: Subash Neupane and Jesse Ables and William Anderson and Sudip Mittal
and Shahram Rahimi and Ioana Banicescu and Maria Seale
- Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、大量のデータを高い予測精度で処理できるため、広く採用されている。
深層学習(DL)技術を用いて設計されたIDSは、ブラックボックスモデルとして扱われることが多く、予測の正当化は提供されない。
この調査では、IDSの最先端AI(XAI)とその現在の課題についてレビューし、これらの課題がX-IDSの設計にどのように当てはまるかを論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The application of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) to
cybersecurity challenges has gained traction in industry and academia,
partially as a result of widespread malware attacks on critical systems such as
cloud infrastructures and government institutions. Intrusion Detection Systems
(IDS), using some forms of AI, have received widespread adoption due to their
ability to handle vast amounts of data with a high prediction accuracy. These
systems are hosted in the organizational Cyber Security Operation Center (CSoC)
as a defense tool to monitor and detect malicious network flow that would
otherwise impact the Confidentiality, Integrity, and Availability (CIA). CSoC
analysts rely on these systems to make decisions about the detected threats.
However, IDSs designed using Deep Learning (DL) techniques are often treated as
black box models and do not provide a justification for their predictions. This
creates a barrier for CSoC analysts, as they are unable to improve their
decisions based on the model's predictions. One solution to this problem is to
design explainable IDS (X-IDS).
This survey reviews the state-of-the-art in explainable AI (XAI) for IDS, its
current challenges, and discusses how these challenges span to the design of an
X-IDS. In particular, we discuss black box and white box approaches
comprehensively. We also present the tradeoff between these approaches in terms
of their performance and ability to produce explanations. Furthermore, we
propose a generic architecture that considers human-in-the-loop which can be
used as a guideline when designing an X-IDS. Research recommendations are given
from three critical viewpoints: the need to define explainability for IDS, the
need to create explanations tailored to various stakeholders, and the need to
design metrics to evaluate explanations.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)のサイバーセキュリティ問題への応用は、部分的にはクラウドインフラストラクチャや政府機関などの重要なシステムに対するマルウェア攻撃の結果として、業界や学界で注目を集めている。
侵入検知システム(ids)は、予測精度の高い膨大なデータを扱う能力により、いくつかの形態のaiを使用して広く採用されている。
これらのシステムは組織的サイバーセキュリティ運用センター (CSoC) に監視ツールとしてホストされており、悪意のあるネットワークフローを監視・検出し、それ以外はCIA (Confidentiality, Integrity, and Availability) に影響を与える。
CSoCアナリストは、検出された脅威に関する決定をこれらのシステムに依存する。
しかし,Deep Learning (DL) 技術を用いて設計したIDSはブラックボックスモデルとして扱われることが多く,その予測を正当化するものではない。
これにより、モデルの予測に基づいて意思決定を改善することができないため、CSoCアナリストにとって障壁となる。
この問題の解決策の1つは、説明可能なIDS(X-IDS)を設計することである。
この調査では、IDSの最先端AI(XAI)とその現在の課題についてレビューし、これらの課題がX-IDSの設計にどのように当てはまるかを論じる。
特に,ブラックボックスとホワイトボックスのアプローチを包括的に議論する。
また、これらのアプローチ間のトレードオフを、それらのパフォーマンスと説明を生み出す能力の観点から示します。
さらに,X-IDSの設計におけるガイドラインとして使用できる,ループ内人間を考慮した汎用アーキテクチャを提案する。
リサーチレコメンデーションは、IDSの説明可能性を定義する必要性、様々な利害関係者に適した説明を作成する必要性、説明を評価するためのメトリクスを設計することの3つの重要な視点から与えられる。
関連論文リスト
- Countering Autonomous Cyber Threats [40.00865970939829]
ファンデーションモデルは、サイバードメイン内で広く、特に二元的関心事を提示します。
近年の研究では、これらの先進的なモデルが攻撃的なサイバースペース操作を通知または独立に実行する可能性を示している。
この研究は、孤立したネットワークでマシンを妥協する能力について、最先端のいくつかのFMを評価し、そのようなAIによる攻撃を倒す防御メカニズムを調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T22:46:44Z) - Explainable AI-based Intrusion Detection System for Industry 5.0: An Overview of the Literature, associated Challenges, the existing Solutions, and Potential Research Directions [3.99098935469955]
産業5.0は、製造において様々なタスクを実行するための人間と人工知能(AI)の協力に焦点を当てている。
これらのデバイスと、経済、健康、教育、防衛システムなど、さまざまな重要な分野における相互接続の巨大な関与は、いくつかの潜在的なセキュリティ欠陥を引き起こしている。
XAIは、侵入検知、マルウェア検出、フィッシング検出など、さまざまなサイバーセキュリティ分野において、非常に効果的で強力なツールであることが証明されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-21T09:28:05Z) - Analyzing Adversarial Inputs in Deep Reinforcement Learning [53.3760591018817]
本稿では, 正当性検証のレンズを用いて, 逆入力の特性を包括的に解析する。
このような摂動に対する感受性に基づいてモデルを分類するために、新しい計量である逆数率(Adversarial Rate)を導入する。
本分析は, 直交入力が所定のDRLシステムの安全性にどのように影響するかを実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T21:58:40Z) - X-CBA: Explainability Aided CatBoosted Anomal-E for Intrusion Detection System [2.556190321164248]
Intrusion Detection Systemsにおける機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの使用は、不透明な意思決定による信頼の欠如につながっている。
本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的利点を活用して、ネットワークトラフィックデータを効率的に処理する新しい説明可能なIDS手法であるX-CBAを提案する。
本手法は、脅威検出の99.47%で高精度に達成し、その分析結果の明確で実用的な説明を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-01T18:29:16Z) - A Survey on Explainable Artificial Intelligence for Cybersecurity [14.648580959079787]
説明可能な人工知能(XAI)は、決定と行動に対して明確かつ解釈可能な説明を提供する機械学習モデルを作成することを目的としている。
ネットワークサイバーセキュリティの分野では、XAIは、サイバー脅威の振る舞いをよりよく理解することで、ネットワークセキュリティへのアプローチ方法に革命をもたらす可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T22:54:18Z) - Unfooling Perturbation-Based Post Hoc Explainers [12.599362066650842]
最近の研究は、摂動に基づくポストホックの説明を逆さまに騙すことが実証されている。
この発見は監査人、規制当局、その他のセンチネルに悪影響を及ぼす。
本研究では,この問題を厳格に定式化し,摂動型説明器に対する敵攻撃に対する防御策を考案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-29T21:28:12Z) - On the Importance of Domain-specific Explanations in AI-based
Cybersecurity Systems (Technical Report) [7.316266670238795]
このような決定に対する理解の欠如は、サイバーセキュリティに関連する重要なドメインにおいて大きな欠点となる可能性がある。
本稿では,AIベースのサイバーセキュリティシステムによって生成されたアウトプットを説明するために,デシダラタの提案と議論を行う。 (ii)デシダラタのレンズ下での文献におけるアプローチと,XAIアプローチの検証に一般的に使用される余分な次元の比較分析,および (iii)AIベースのサイバーセキュリティシステムの開発に向けた研究活動の指針となる一般的なアーキテクチャについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T22:55:13Z) - Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。
現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。
本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z) - Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI
Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。
近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。
本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-29T09:54:54Z) - A new interpretable unsupervised anomaly detection method based on
residual explanation [47.187609203210705]
本稿では,大規模システムにおけるAEベースのADの制限に対処する新しい解釈可能性手法であるRXPを提案する。
実装の単純さ、計算コストの低さ、決定論的振る舞いが特徴である。
実鉄道路線のデータを用いた実験において,提案手法はSHAPよりも優れた性能を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-14T15:35:45Z) - Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security [74.1816306998445]
大きな可能性にもかかわらず、セキュリティにおける機械学習は、パフォーマンスを損なう微妙な落とし穴を引き起こす傾向がある。
我々は,学習ベースのセキュリティシステムの設計,実装,評価において共通の落とし穴を特定する。
我々は,落とし穴の回避や軽減を支援するために,研究者を支援するための実用的な勧告を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-19T13:09:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。