論文の概要: Enhancing Trustworthiness in ML-Based Network Intrusion Detection with Uncertainty Quantification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10655v2
- Date: Tue, 9 Apr 2024 07:50:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 20:16:36.480375
- 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ベースのネットワーク侵入検出における信頼性向上
- 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、分類タスクの実行で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、予測に関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. Data-driven approaches based on Machine Learning (ML) have gained more and more popularity for executing the classification tasks required by signature-based IDSs. However, typical ML models adopted for this purpose do not properly take into account the uncertainty associated with their 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 carry out Active Learning, and would help recognize inputs of unknown classes as truly unknowns, 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 open-set classification, either specifically designed for or tailored to the domain of network intrusion detection. Moreover, we develop a custom model based on Bayesian Neural Networks to ensure reliable uncertainty estimates and improve the OoD detection capabilities, thus showing how proper uncertainty quantification can be exploited to significantly enhance the trustworthiness of ML-based IDSs.
- 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継続的に増加させてきた。
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。
機械学習(ML)に基づくデータ駆動型アプローチは、シグネチャベースの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、予測に関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、不確実性を認識した分類は、クローズドセットの分類性能を高め、アクティブラーニングの実行を可能にし、未知のクラスの入力を真に未知のものとして認識し、オープンセットの分類機能とアウト・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だろう。
これを検証するため,ネットワーク侵入検出の領域に特化して設計された,不確実性定量化のためのMLベースの手法とオープンセット分類の比較を行った。
さらに、ベイズニューラルネットワークに基づくカスタムモデルを構築し、信頼性の高い不確実性推定を保証し、OoD検出能力を向上させることにより、MLベースのIDSの信頼性を高めるために適切な不確実性定量化をいかに活用できるかを示す。
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