Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hypergraph-Based Machine Learning Ensemble Network Intrusion Detection System

論文の概要: A Hypergraph-Based Machine Learning Ensemble Network Intrusion Detection System

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03933v1
Date: Tue, 8 Nov 2022 01:14:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 16:03:14.347420
Title: A Hypergraph-Based Machine Learning Ensemble Network Intrusion Detection System
Title（参考訳）: ハイパーグラフに基づく機械学習アンサンブルネットワーク侵入検知システム
Authors: Zong-Zhi Lin, Thomas D. Pike, Mark M. Bailey, Nathaniel D. Bastian
Abstract要約: 悪意のある攻撃を検出するネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、引き続き課題に対処している。 NIDSは自動生成されたポートスキャンの侵入に対して脆弱であり、NIDSはオフラインで開発されることが多い。ハイパーグラフを使用して、インターネットプロトコルアドレスと宛先ポートのセットを介して、ポートスキャン攻撃の進化パターンをキャプチャします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Network intrusion detection systems (NIDS) to detect malicious attacks continues to meet challenges. NIDS are vulnerable to auto-generated port scan infiltration attempts and NIDS are often developed offline, resulting in a time lag to prevent the spread of infiltration to other parts of a network. To address these challenges, we use hypergraphs to capture evolving patterns of port scan attacks via the set of internet protocol addresses and destination ports, thereby deriving a set of hypergraph-based metrics to train a robust and resilient ensemble machine learning (ML) NIDS that effectively monitors and detects port scanning activities and adversarial intrusions while evolving intelligently in real-time. Through the combination of (1) intrusion examples, (2) NIDS update rules, (3) attack threshold choices to trigger NIDS retraining requests, and (4) production environment with no prior knowledge of the nature of network traffic 40 scenarios were auto-generated to evaluate the ML ensemble NIDS comprising three tree-based models. Results show that under the model settings of an Update-ALL-NIDS rule (namely, retrain and update all the three models upon the same NIDS retraining request) the proposed ML ensemble NIDS produced the best results with nearly 100% detection performance throughout the simulation, exhibiting robustness in the complex dynamics of the simulated cyber-security scenario.
Abstract（参考訳）: 悪意のある攻撃を検出するネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、引き続き課題に対処している。 nidは自動生成されたポートスキャンの侵入に対して脆弱であり、nidはしばしばオフラインで開発され、ネットワークの他の部分に侵入が広がるのを防ぐ時間的遅れが生じる。これらの課題に対処するために、ハイパーグラフを使用して、インターネットプロトコルアドレスと宛先ポートのセットを介してポートスキャン攻撃の進化パターンをキャプチャし、ハイパーグラフベースのメトリクスのセットを導出し、堅牢でレジリエンスなアンサンブル機械学習(ML)NIDSをトレーニングする。 1) 侵入事例,(2) NIDS更新規則,(3) NIDSリトレーニング要求をトリガーする攻撃しきい値選択,(4) ネットワークトラフィックの性質を事前に把握していない生産環境の組み合わせにより,40のシナリオを自動生成し,3つのツリーモデルからなるMLアンサンブルNIDSを評価する。その結果, MLアンサンブルNIDSは, Update-all-NIDSルールのモデル設定(すなわち, 同じNIDSリトレーニング要求に基づいて3つのモデルをすべて再トレーニングし,更新する)の下で, シミュレーション全体を通じて100%近い検出性能で最高の結果を得た。

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