論文の概要: A Transferable and Automatic Tuning of Deep Reinforcement Learning for Cost Effective Phishing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09033v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 14:09:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 17:17:59.935423
• Title: A Transferable and Automatic Tuning of Deep Reinforcement Learning for Cost Effective Phishing Detection
• Title（参考訳）: コスト有効フィッシング検出のための深層強化学習の転送可能・自動チューニング
• Authors: Orel Lavie, Asaf Shabtai, Gilad Katz
• Abstract要約: 現実の課題の多くは、複数の補完的な学習モデルのアンサンブルを配置する必要がある。 Deep Reinforcement Learning (DRL) はコスト効率のよい代替手段であり、検出器は前者の出力に基づいて動的に選択される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.481974148873807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many challenging real-world problems require the deployment of ensembles multiple complementary learning models to reach acceptable performance levels. While effective, applying the entire ensemble to every sample is costly and often unnecessary. Deep Reinforcement Learning (DRL) offers a cost-effective alternative, where detectors are dynamically chosen based on the output of their predecessors, with their usefulness weighted against their computational cost. Despite their potential, DRL-based solutions are not widely used in this capacity, partly due to the difficulties in configuring the reward function for each new task, the unpredictable reactions of the DRL agent to changes in the data, and the inability to use common performance metrics (e.g., TPR/FPR) to guide the algorithm's performance. In this study we propose methods for fine-tuning and calibrating DRL-based policies so that they can meet multiple performance goals. Moreover, we present a method for transferring effective security policies from one dataset to another. Finally, we demonstrate that our approach is highly robust against adversarial attacks.
• Abstract（参考訳）: 実世界の課題の多くは、許容できるパフォーマンスレベルに達するために複数の補完学習モデルをアンサンブルで展開する必要がある。 効果はあるものの、すべてのサンプルに全アンサンブルを適用するのは費用がかかり、しばしば不要である。 Deep Reinforcement Learning (DRL)は、前任者の出力に基づいて検出器を動的に選択し、その有用性はその計算コストに対して重み付けされる。 これらの可能性にもかかわらず、DRLベースのソリューションは、新しいタスクごとに報酬関数を設定するのが難しいこと、データの変更に対するDRLエージェントの予測不可能な反応、アルゴリズムのパフォーマンスを導くのに共通のパフォーマンス指標(例えばTPR/FPR)を使用することができないことなど、この能力では広く使われていない。 本研究では,DRLに基づくポリシーを微調整・校正し,複数の性能目標を達成する手法を提案する。 さらに,あるデータセットから別のデータセットへ効果的なセキュリティポリシーを転送する手法を提案する。 最後に、我々のアプローチは敵攻撃に対して非常に堅牢であることを示す。

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