論文の概要: Explaining Tree Model Decisions in Natural Language for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19658v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 15:40:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 19:32:33.662027
• Title: Explaining Tree Model Decisions in Natural Language for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出のための自然言語による木モデル決定の解説
• Authors: Noah Ziems, Gang Liu, John Flanagan, Meng Jiang
• Abstract要約: 機械学習を利用したネットワーク侵入検知(NID)システムは、悪意のあるネットワークトラフィックを検出するために使用される場合、実際に高い性能を示すことが示されている。 特に決定木は、パフォーマンスと単純さのバランスが強いが、NIDシステムのユーザは、機械学習の背景知識を解釈しなければならない。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,意思決定木NIDシステムに対する説明と背景知識を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.5400518912912
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network intrusion detection (NID) systems which leverage machine learning have been shown to have strong performance in practice when used to detect malicious network traffic. Decision trees in particular offer a strong balance between performance and simplicity, but require users of NID systems to have background knowledge in machine learning to interpret. In addition, they are unable to provide additional outside information as to why certain features may be important for classification. In this work, we explore the use of large language models (LLMs) to provide explanations and additional background knowledge for decision tree NID systems. Further, we introduce a new human evaluation framework for decision tree explanations, which leverages automatically generated quiz questions that measure human evaluators' understanding of decision tree inference. Finally, we show LLM generated decision tree explanations correlate highly with human ratings of readability, quality, and use of background knowledge while simultaneously providing better understanding of decision boundaries.
• Abstract（参考訳）: 機械学習を利用したネットワーク侵入検知(NID)システムは、悪質なネットワークトラフィックを検出するために実際に高い性能を示すことが示されている。 特に決定木は、パフォーマンスと単純さのバランスが強いが、NIDシステムのユーザは、機械学習の背景知識を解釈しなければならない。 さらに、なぜ特定の特徴が分類に重要であるかについて、追加の外部情報を提供することができない。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,意思決定木NIDシステムに対する説明と背景知識を提供する。 さらに,人間による決定木推論の理解度を測定するクイズ質問の自動生成を活用した,決定木説明のための新たな人間評価フレームワークを提案する。 最後に, LLM の生成した決定木説明は, 可読性, 品質, 背景知識の利用の人間の評価と高い相関性を示し, 同時に意思決定境界の理解を深めた。

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