論文の概要: Interpreting GNN-based IDS Detections Using Provenance Graph Structural Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00934v5
• Date: Tue, 17 Dec 2024 03:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:22.887331
• Title: Interpreting GNN-based IDS Detections Using Provenance Graph Structural Features
• Title（参考訳）: Provenance Graph構造特徴を用いたGNNによるIDS検出の解釈
• Authors: Kunal Mukherjee, Joshua Wiedemeier, Tianhao Wang, Muhyun Kim, Feng Chen, Murat Kantarcioglu, Kangkook Jee,
• Abstract要約: ProVEXPLAINERは,解釈可能なサロゲートモデルを用いて,インスタンスレベルのセキュリティ対応の説明を提供するフレームワークである。 マルウェアとAPTデータセットでは、PROVEXPLAINERは29%/27%/25%高いフィディリティ+、精度とリコール、それぞれ12%低いフィディリティを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.256262257064982
• License:
• Abstract: Advanced cyber threats (e.g., Fileless Malware and Advanced Persistent Threat (APT)) have driven the adoption of provenance-based security solutions. These solutions employ Machine Learning (ML) models for behavioral modeling and critical security tasks such as malware and anomaly detection. However, the opacity of ML-based security models limits their broader adoption, as the lack of transparency in their decision-making processes restricts explainability and verifiability. We tailored our solution towards Graph Neural Network (GNN)-based security solutions since recent studies employ GNNs to comprehensively digest system provenance graphs for security critical tasks. To enhance the explainability of GNN-based security models, we introduce PROVEXPLAINER, a framework offering instance-level security-aware explanations using an interpretable surrogate model. PROVEXPLAINER's interpretable feature space consists of discriminant subgraph patterns and graph structural features, which can be directly mapped to the system provenance problem space, making the explanations human understandable. By considering prominent GNN architectures (e.g., GAT and GraphSAGE) for anomaly detection tasks, we show how PROVEXPLAINER synergizes with current state-of-the-art (SOTA) GNN explainers to deliver domain and instance-specific explanations. We measure the explanation quality using the fidelity+/fidelity- metric as used by traditional GNN explanation literature, and we incorporate the precision/recall metric where we consider the accuracy of the explanation against the ground truth. On malware and APT datasets, PROVEXPLAINER achieves up to 29%/27%/25% higher fidelity+, precision and recall, and 12% lower fidelity- respectively, compared to SOTA GNN explainers.
• Abstract（参考訳）: 高度なサイバー脅威(Fileless MalwareやAdvanced Persistent Threat (APT)など)は、証明ベースのセキュリティソリューションの採用を促している。 これらのソリューションは、行動モデリングとマルウェアや異常検出などの重要なセキュリティタスクに機械学習(ML)モデルを使用する。 しかし、MLベースのセキュリティモデルの不透明さは、意思決定プロセスにおける透明性の欠如が説明可能性と検証可能性を制限するため、より広範な採用を制限する。 近年の研究では、GNNを使用してセキュリティクリティカルなタスクのためのシステムプロファイランスグラフを包括的に消化しているため、グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのセキュリティソリューションに対するソリューションを調整しました。 GNNベースのセキュリティモデルの説明可能性を高めるために,解釈可能なサロゲートモデルを用いて,インスタンスレベルのセキュリティ対応の説明を提供するフレームワークであるPROVEXPLAINERを紹介した。 PROVEXPLAINERの解釈可能な特徴空間は、識別された部分グラフパターンとグラフ構造的特徴からなり、それはシステム証明問題空間に直接マッピングされ、説明が人間の理解可能となる。 異常検出タスクにおける顕著なGNNアーキテクチャ(GAT,GraphSAGEなど)を考慮することで,PROVEXPLAINERが現在のSOTA(State-of-the-art)GNN説明器と相乗してドメインやインスタンス固有の説明を提供する方法を示す。 従来のGNN説明文献で用いられる忠実度+/忠実度-尺度を用いて説明品質を計測し,その精度を基礎真実に対する説明の正確さを考察する。 マルウェアとAPTのデータセットでは、SOTA GNNの説明者と比較して、PROVEXPLAINERは29%/27%/25%高い忠実度+、精度とリコール、そして12%低い忠実度を達成している。

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