論文の概要: Leveraging a Probabilistic PCA Model to Understand the Multivariate Statistical Network Monitoring Framework for Network Security Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01759v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 13:41:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 16:10:36.506945
• Title: Leveraging a Probabilistic PCA Model to Understand the Multivariate Statistical Network Monitoring Framework for Network Security Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 確率的PCAモデルによるネットワークセキュリティ異常検出のための多変量統計ネットワーク監視フレームワークの理解
• Authors: Fernando P\'erez-Bueno and Luz Garc\'ia and Gabriel Maci\'a-Fern\'andez and Rafael Molina
• Abstract要約: 確率的生成モデルの観点からPCAに基づく異常検出手法を再検討する。 2つの異なるデータセットを用いて数学的モデルを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.1680666036655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Network anomaly detection is a very relevant research area nowadays, especially due to its multiple applications in the field of network security. The boost of new models based on variational autoencoders and generative adversarial networks has motivated a reevaluation of traditional techniques for anomaly detection. It is, however, essential to be able to understand these new models from the perspective of the experience attained from years of evaluating network security data for anomaly detection. In this paper, we revisit anomaly detection techniques based on PCA from a probabilistic generative model point of view, and contribute a mathematical model that relates them. Specifically, we start with the probabilistic PCA model and explain its connection to the Multivariate Statistical Network Monitoring (MSNM) framework. MSNM was recently successfully proposed as a means of incorporating industrial process anomaly detection experience into the field of networking. We have evaluated the mathematical model using two different datasets. The first, a synthetic dataset created to better understand the analysis proposed, and the second, UGR'16, is a specifically designed real-traffic dataset for network security anomaly detection. We have drawn conclusions that we consider to be useful when applying generative models to network security detection.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク異常検出は、特にネットワークセキュリティの分野での複数の応用のために、現在非常に重要な研究分野である。 変分自己エンコーダと生成逆数ネットワークに基づく新しいモデルの強化は、従来の異常検出手法の再評価を動機付けている。 しかし、ネットワークセキュリティデータを異常検出のために何年も評価してきた経験から、これらの新しいモデルを理解することは不可欠である。 本稿では,確率的生成モデルの観点からPCAに基づく異常検出手法を再検討し,それらに関連する数学的モデルに寄与する。 具体的には,確率的PCAモデルから始め,その多変量統計ネットワークモニタリング(MSNM)フレームワークとの関係を説明する。 MSNMは、産業プロセスの異常検出経験をネットワーク分野に組み込む手段として、最近、成功した。 2つの異なるデータセットを用いて数学的モデルを評価した。 1つ目は、提案された分析をよりよく理解するために作成された合成データセットで、2つ目は、ネットワークセキュリティ異常検出用に特別に設計された実際のデータセット ugr'16 である。 我々は,ネットワークセキュリティ検出に生成モデルを適用する際に有用であると考えられる結論を導いた。

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