論文の概要: Enhancing ML-Based DoS Attack Detection Through Combinatorial Fusion Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00006v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 02:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:09:18.959784
• Title: Enhancing ML-Based DoS Attack Detection Through Combinatorial Fusion Analysis
• Title（参考訳）: 組合せ核融合解析によるMLベースのDoS検出の強化
• Authors: Evans Owusu, Mohamed Rahouti, D. Frank Hsu, Kaiqi Xiong, Yufeng Xin
• Abstract要約: サービス拒否(DoS)攻撃の緩和は、オンラインサービスのセキュリティと可用性にとって不可欠である。 先進的なアルゴリズムを用いて複数のMLモデルを組み合わせた,革新的な融合法を提案する。 本研究は,DoS攻撃の検出を改良し,防御機構の強化に寄与する手法の可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7973964073307265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mitigating Denial-of-Service (DoS) attacks is vital for online service security and availability. While machine learning (ML) models are used for DoS attack detection, new strategies are needed to enhance their performance. We suggest an innovative method, combinatorial fusion, which combines multiple ML models using advanced algorithms. This includes score and rank combinations, weighted techniques, and diversity strength of scoring systems. Through rigorous evaluations, we demonstrate the effectiveness of this fusion approach, considering metrics like precision, recall, and F1-score. We address the challenge of low-profiled attack classification by fusing models to create a comprehensive solution. Our findings emphasize the potential of this approach to improve DoS attack detection and contribute to stronger defense mechanisms.
• Abstract（参考訳）: サービス拒否(DoS)攻撃の緩和は、オンラインサービスのセキュリティと可用性にとって不可欠である。 機械学習(ML)モデルがDoS攻撃検出に使用される一方で、パフォーマンスを高めるためには新たな戦略が必要である。 先進的なアルゴリズムを用いて複数のMLモデルを組み合わせた,革新的な組合せ融合法を提案する。 これにはスコアとランクの組み合わせ、重み付けされたテクニック、スコアリングシステムの多様性の強さが含まれる。 厳密な評価を通じて,精度,リコール,f1-scoreなどの指標を考慮して,この融合手法の有効性を実証する。 我々は,モデルを用いて包括的ソリューションを構築することで,低プロファイル攻撃分類の課題に対処した。 本研究は,DoS攻撃の検出能力の向上と防御機構の強化に寄与する可能性を強調した。

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