論文の概要: TII-SSRC-23 Dataset: Typological Exploration of Diverse Traffic Patterns
for Intrusion Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10661v1
- Date: Thu, 14 Sep 2023 05:23:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-23 02:34:30.871451
- Title: TII-SSRC-23 Dataset: Typological Exploration of Diverse Traffic Patterns
for Intrusion Detection
- Title（参考訳）: TII-SSRC-23データセット:侵入検知のための多様な交通パターンのタイポロジー探索
- Authors: Dania Herzalla, Willian T. Lunardi, Martin Andreoni Lopez
- Abstract要約: 既存のデータセットは、しばしば不足しており、必要な多様性と現在のネットワーク環境との整合性が欠如している。
本稿では,これらの課題を克服するための新しい包括的データセットであるTII-SSRC-23を紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5261718469769447
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The effectiveness of network intrusion detection systems, predominantly based
on machine learning, are highly influenced by the dataset they are trained on.
Ensuring an accurate reflection of the multifaceted nature of benign and
malicious traffic in these datasets is essential for creating models capable of
recognizing and responding to a wide array of intrusion patterns. However,
existing datasets often fall short, lacking the necessary diversity and
alignment with the contemporary network environment, thereby limiting the
effectiveness of intrusion detection. This paper introduces TII-SSRC-23, a
novel and comprehensive dataset designed to overcome these challenges.
Comprising a diverse range of traffic types and subtypes, our dataset is a
robust and versatile tool for the research community. Additionally, we conduct
a feature importance analysis, providing vital insights into critical features
for intrusion detection tasks. Through extensive experimentation, we also
establish firm baselines for supervised and unsupervised intrusion detection
methodologies using our dataset, further contributing to the advancement and
adaptability of intrusion detection models in the rapidly changing landscape of
network security. Our dataset is available at
https://kaggle.com/datasets/daniaherzalla/tii-ssrc-23.
- Abstract（参考訳）: 主に機械学習に基づくネットワーク侵入検知システムの有効性は、トレーニング対象のデータセットの影響を強く受けている。
これらのデータセットにおける良性と悪質なトラフィックの多面的性質の正確な反映は、幅広い侵入パターンを認識して対応できるモデルを作成する上で不可欠である。
しかし、既存のデータセットはしばしば不足しており、必要な多様性や現代のネットワーク環境との整合が欠如しており、侵入検出の有効性が制限されている。
本稿では,これらの課題を克服するための新しい包括的データセットであるTII-SSRC-23を紹介する。
さまざまな種類のトラフィックタイプとサブタイプを含む私たちのデータセットは、研究コミュニティにとって堅牢で汎用的なツールです。
さらに,重要度分析を行い,侵入検知タスクの重要な特徴について重要な知見を提供する。
大規模な実験を通じて,我々のデータセットを用いた教師付き・教師なし侵入検知手法の確立と,ネットワークセキュリティの急速な変化にともなう侵入検出モデルの進展と適応性に寄与する。
私たちのデータセットはhttps://kaggle.com/datasets/daniaherzalla/tii-ssrc-23で利用可能です。
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