論文の概要: 3D-IDS: Doubly Disentangled Dynamic Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11079v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 00:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-23 11:10:36.957604
• Title: 3D-IDS: Doubly Disentangled Dynamic Intrusion Detection
• Title（参考訳）: 3D-IDS:ダブルアンタングル動的侵入検出
• Authors: Chenyang Qiu, Yingsheng Geng, Junrui Lu, Kaida Chen, Shitong Zhu, Ya Su, Guoshun Nan, Can Zhang, Junsong Fu, Qimei Cui, Xiaofeng Tao
• Abstract要約: ネットワークベースの侵入検知システム(NIDS)は、悪意のある活動のためのネットワークトラフィックを監視する。 既存の手法は、様々な未知の攻撃を宣言したり、様々な既知の攻撃を検出する際に矛盾なく機能する。 本稿では,2段階の特徴分散と動的グラフ拡散方式により,上記の課題に対処する新しい手法である3D-IDSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.293504468229678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Network-based intrusion detection system (NIDS) monitors network traffic for malicious activities, forming the frontline defense against increasing attacks over information infrastructures. Although promising, our quantitative analysis shows that existing methods perform inconsistently in declaring various unknown attacks (e.g., 9% and 35% F1 respectively for two distinct unknown threats for an SVM-based method) or detecting diverse known attacks (e.g., 31% F1 for the Backdoor and 93% F1 for DDoS by a GCN-based state-of-the-art method), and reveals that the underlying cause is entangled distributions of flow features. This motivates us to propose 3D-IDS, a novel method that aims to tackle the above issues through two-step feature disentanglements and a dynamic graph diffusion scheme. Specifically, we first disentangle traffic features by a non-parameterized optimization based on mutual information, automatically differentiating tens and hundreds of complex features of various attacks. Such differentiated features will be fed into a memory model to generate representations, which are further disentangled to highlight the attack-specific features. Finally, we use a novel graph diffusion method that dynamically fuses the network topology for spatial-temporal aggregation in evolving data streams. By doing so, we can effectively identify various attacks in encrypted traffics, including unknown threats and known ones that are not easily detected. Experiments show the superiority of our 3D-IDS. We also demonstrate that our two-step feature disentanglements benefit the explainability of NIDS.
• Abstract（参考訳）: ネットワークベースの侵入検知システム(nids)は、悪意のある活動に対するネットワークトラフィックを監視し、情報インフラに対する攻撃の増加に対する前線防御を形成する。 有望ではあるが,既存の手法では,未知の攻撃(例えば,SVMベースの2つの異なる脅威に対してそれぞれ9%と35%のF1)の宣言や,既知の既知の攻撃(例えば,バックドア用の31%F1と,GCNベースの最先端手法によるDDoS用の93%F1)の検出に一貫性がないことが示され,その根本原因がフロー特徴の絡み合った分布であることが明らかになった。 これは,2段階の特徴分散と動的グラフ拡散方式により,上記の課題に対処することを目的とした新しい手法である。 具体的には、まず、相互情報に基づく非パラメータ最適化によりトラフィック特徴を分離し、様々な攻撃の数十と数百の複雑な特徴を自動的に識別する。 このような差別化された機能は、メモリモデルに送られて表現を生成します。 最後に,進化するデータストリームの時空間アグリゲーションにネットワークトポロジを動的に融合するグラフ拡散法を提案する。 これにより、未知の脅威や容易に検出できない既知の攻撃を含む、暗号化されたトラフィックにおける様々な攻撃を効果的に識別できる。 実験は、我々の3D-IDSの優位性を示している。 また,2段階の機能障害がNIDSの説明可能性に有益であることを示す。

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