論文の概要: A Novel Deep Learning based Model to Defend Network Intrusion Detection
System against Adversarial Attacks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00077v1
- Date: Mon, 31 Jul 2023 18:48:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 16:39:59.154855
- Title: A Novel Deep Learning based Model to Defend Network Intrusion Detection
System against Adversarial Attacks
- Title（参考訳）: 敵対的攻撃に対するネットワーク侵入検出システムを守るための新しい深層学習モデル
- Authors: Khushnaseeb Roshan, Aasim Zafar, Shiekh Burhan Ul Haque
- Abstract要約: 本研究の目的は,強力な敵攻撃アルゴリズムとその防衛手法をDLベースNIDS上で研究することである。
防衛法としては, NIDSモデルの堅牢性を高めるために, 対人訓練を用いる。
その結果,1) 敵陣攻撃前, 2) 敵陣攻撃後, 3) 敵陣防御後の3段階にまとめられた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Network Intrusion Detection System (NIDS) is an essential tool in securing
cyberspace from a variety of security risks and unknown cyberattacks. A number
of solutions have been implemented for Machine Learning (ML), and Deep Learning
(DL) based NIDS. However, all these solutions are vulnerable to adversarial
attacks, in which the malicious actor tries to evade or fool the model by
injecting adversarial perturbed examples into the system. The main aim of this
research work is to study powerful adversarial attack algorithms and their
defence method on DL-based NIDS. Fast Gradient Sign Method (FGSM), Jacobian
Saliency Map Attack (JSMA), Projected Gradient Descent (PGD) and Carlini &
Wagner (C&W) are four powerful adversarial attack methods implemented against
the NIDS. As a defence method, Adversarial Training is used to increase the
robustness of the NIDS model. The results are summarized in three phases, i.e.,
1) before the adversarial attack, 2) after the adversarial attack, and 3) after
the adversarial defence. The Canadian Institute for Cybersecurity Intrusion
Detection System 2017 (CICIDS-2017) dataset is used for evaluation purposes
with various performance measurements like f1-score, accuracy etc.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、様々なセキュリティリスクや未知のサイバー攻撃からサイバースペースを保護するための重要なツールである。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)ベースのNIDSには、多くのソリューションが実装されている。
しかし、これら全てのソリューションは敵攻撃に弱いため、悪意のあるアクターは敵の混乱した例をシステムに注入することによってモデルを回避または騙そうとする。
本研究の目的は,強力な敵攻撃アルゴリズムとその防衛手法をDLベースNIDS上で研究することである。
Fast Gradient Sign Method (FGSM), Jacobian Saliency Map Attack (JSMA), Projected Gradient Descent (PGD), Carlini & Wagner (C&W) は、NIDSに対して実装された強力な攻撃方法である。
防衛法としては, NIDSモデルの堅牢性を高めるために, 対人訓練を用いる。
結果は3段階、すなわち3段階にまとめられる。
1) 敵の攻撃の前に
2 敵の攻撃の後に、及び
3) 敵の防衛の後。
the canadian institute for cybersecurity intrusion detection system 2017 (cicids-2017) データセットは、f1-scoreや精度など、さまざまなパフォーマンス測定を行う評価目的に使用される。
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