論文の概要: Enhancing Trustworthiness in ML-Based Network Intrusion Detection with Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10655v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 13:52:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-23 02:31:39.086766
• Title: Enhancing Trustworthiness in ML-Based Network Intrusion Detection with Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化によるmlに基づくネットワーク侵入検出の信頼性向上
• Authors: Jacopo Talpini, Fabio Sartori, Marco Savi
• Abstract要約: 侵入検知システム(英語: Intrusion Detection Systems、IDS)は、現代のネットワークに対する攻撃を識別し軽減するために設計されたセキュリティ装置である。 機械学習(ML)に基づくデータ駆動型アプローチは、IDSが必要とする分類タスクの実行において、ますます人気が高まっている。 しかし、この目的のために採用された典型的なMLモデルは、彼ら自身の予測に関連する不確実性を適切に考慮していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of Internet and its related communication technologies have consistently increased the risk of cyber-attacks. In this context, a crucial role is played by Intrusion Detection Systems (IDSs), which are security devices designed to identify and mitigate attacks to modern networks. In the last decade, data-driven approaches based on Machine Learning (ML) have gained more and more popularity for executing the classification tasks required by IDSs. However, typical ML models adopted for this purpose do not properly take into account the uncertainty associated with their own prediction. This poses significant challenges, as they tend to produce misleadingly high classification scores for both misclassified inputs and inputs belonging to unknown classes (e.g. novel attacks), limiting the trustworthiness of existing ML-based solutions. In this paper we argue that ML-based IDSs should always provide accurate uncertainty quantification to avoid overconfident predictions. In fact, an uncertainty-aware classification would be beneficial to enhance closed-set classification performance, would make it possible to efficiently carry out Active Learning, and would help recognize inputs of unknown classes as truly unknowns (i.e., not belonging to any known class), unlocking open-set classification capabilities and Out-of-Distribution (OoD) detection. To verify it, we compare various ML-based methods for uncertainty quantification and for OoD detection, either specifically designed for or tailored to the domain of network intrusion detection, showing how a proper estimation of the model uncertainty can be exploited to significantly enhance the trustworthiness of ML-based IDSs. Our results also confirm that conventional ML-based approaches to network intrusion detection (e.g. based on traditional feed-forward Neural Networks) may not be appropriate and should be adopted with caution.
• Abstract（参考訳）: インターネットとその関連通信技術の進化は、サイバー攻撃のリスクを一貫して高めてきた。 この文脈では、現代のネットワークへの攻撃を識別し緩和するために設計されたセキュリティデバイスである侵入検知システム(IDS)が重要な役割を果たす。 過去10年間で、IDSが必要とする分類タスクの実行において、機械学習(ML)に基づくデータ駆動アプローチがますます人気を集めている。 しかし、この目的のために採用された典型的なMLモデルは、自身の予測に関連する不確実性を適切に考慮していない。 これは、未分類の入力と未知のクラスに属する入力(例えば、新しい攻撃)の両方に対して誤って高い分類スコアを生成する傾向があり、既存のMLベースのソリューションの信頼性を制限しているため、大きな課題となる。 本稿では、MLベースのIDSが常に正確な不確実性定量化を提供し、過信な予測を避けるべきであると論じる。 実際、不確実性認識分類は、クローズドセット分類性能の向上に有用であり、アクティブラーニングを効率的に実行することができ、未知クラスの入力を真に未知のクラス(つまり、既知のクラスに属さない)として認識し、オープンセット分類能力とアウト・オブ・ディストリビューション(ood)検出をアンロックするのに役立つ。 そこで本研究では,ネットワーク侵入検出の領域に特化して設計・調整した様々なmlベースの不確かさ定量化法とood検出法を比較し,mlベースのidsの信頼性を高めるためにモデル不確かさを適切に推定する方法を示す。 また,従来のMLによるネットワーク侵入検出手法(例えば,従来のフィードフォワードニューラルネットワーク)は適切ではなく,慎重に適用すべきであることを確認した。

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