論文の概要: A Hybrid Deep Learning Anomaly Detection Framework for Intrusion
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00966v1
- Date: Fri, 2 Dec 2022 04:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 16:22:26.951855
- Title: A Hybrid Deep Learning Anomaly Detection Framework for Intrusion
Detection
- Title（参考訳）: 侵入検知のためのハイブリッドディープラーニング異常検出フレームワーク
- Authors: Rahul Kale, Zhi Lu, Kar Wai Fok, Vrizlynn L. L. Thing
- Abstract要約: 本稿では,3段階のディープラーニング異常検出に基づくネットワーク侵入攻撃検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師なし(K平均クラスタリング)、半教師付き(GANomaly)、および教師付き学習(CNN)アルゴリズムの統合を含む。
そして、3つのベンチマークデータセット上で実装したフレームワークの性能を評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.718295605140562
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Cyber intrusion attacks that compromise the users' critical and sensitive
data are escalating in volume and intensity, especially with the growing
connections between our daily life and the Internet. The large volume and high
complexity of such intrusion attacks have impeded the effectiveness of most
traditional defence techniques. While at the same time, the remarkable
performance of the machine learning methods, especially deep learning, in
computer vision, had garnered research interests from the cyber security
community to further enhance and automate intrusion detections. However, the
expensive data labeling and limitation of anomalous data make it challenging to
train an intrusion detector in a fully supervised manner. Therefore, intrusion
detection based on unsupervised anomaly detection is an important feature too.
In this paper, we propose a three-stage deep learning anomaly detection based
network intrusion attack detection framework. The framework comprises an
integration of unsupervised (K-means clustering), semi-supervised (GANomaly)
and supervised learning (CNN) algorithms. We then evaluated and showed the
performance of our implemented framework on three benchmark datasets: NSL-KDD,
CIC-IDS2018, and TON_IoT.
- Abstract（参考訳）: ユーザーの重要かつ機密性の高いデータを侵害するサイバー侵入攻撃は、特に日常生活とインターネットのつながりが高まるにつれて、ボリュームと強度が増大している。
このような侵入攻撃の大きな量と複雑さは、従来の防御技術の有効性を阻害している。
同時に、コンピュータビジョンにおける機械学習手法の顕著なパフォーマンス、特にディープラーニングは、侵入検知をさらに強化し自動化するために、サイバーセキュリティコミュニティから研究の関心を集めている。
しかしながら、高価なデータラベリングと異常データの制限は、完全に監視された方法で侵入検知器を訓練することを困難にしている。
したがって,教師なし異常検出に基づく侵入検出も重要な特徴である。
本稿では,3段階のディープラーニング異常検出に基づくネットワーク侵入攻撃検出フレームワークを提案する。
このフレームワークは、教師なし(K平均クラスタリング)、半教師付き(GANomaly)、および教師付き学習(CNN)アルゴリズムの統合を含む。
次に、NSL-KDD、CIC-IDS2018、TON_IoTの3つのベンチマークデータセット上で、実装したフレームワークの性能を評価した。
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