論文の概要: An Explainable Ensemble-based Intrusion Detection System for Software-Defined Vehicle Ad-hoc Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04956v5
- Date: Fri, 11 Oct 2024 03:47:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-14 13:27:49.387755
- Title: An Explainable Ensemble-based Intrusion Detection System for Software-Defined Vehicle Ad-hoc Networks
- Title(参考訳): 自動車アドホックネットワークのための説明可能なアンサンブル型侵入検知システム
- Authors: Shakil Ibne Ahsan, Phil Legg, S M Iftekharul Alam,
- Abstract要約: 本研究では,アンサンブルに基づく機械学習による車両ネットワークにおけるサイバー脅威の検出について検討する。
我々は,Random Forest と CatBoost を主要な研究者として用いたモデルを提案し,ロジスティック回帰を用いて最終的な決定を下す。
我々は,本手法が分類精度を向上し,過去の研究に比べて誤分類が少ないことを観察した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Intrusion Detection Systems (IDS) are widely employed to detect and mitigate external network security events. Vehicle ad-hoc Networks (VANETs) continue to evolve, especially with developments related to Connected Autonomous Vehicles (CAVs). In this study, we explore the detection of cyber threats in vehicle networks through ensemble-based machine learning, to strengthen the performance of the learnt model compared to relying on a single model. We propose a model that uses Random Forest and CatBoost as our main investigators, with Logistic Regression used to then reason on their outputs to make a final decision. To further aid analysis, we use SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis to examine feature importance towards the final decision stage. We use the Vehicular Reference Misbehavior (VeReMi) dataset for our experimentation and observe that our approach improves classification accuracy, and results in fewer misclassifications compared to previous works. Overall, this layered approach to decision-making combining teamwork among models with an explainable view of why they act as they do can help to achieve a more reliable and easy-to-understand cyber security solution for smart transportation networks.
- Abstract(参考訳): 侵入検知システム(IDS)は、外部ネットワークのセキュリティイベントを検出し、緩和するために広く利用されている。
自動車アドホックネットワーク(VANETs)は、特にコネクテッド・オートモービルズ(CAVs)に関連する開発で発展を続けている。
本研究では,アンサンブルに基づく機械学習による車両ネットワークにおけるサイバー脅威の検出について検討し,単一のモデルに依存するよりも学習モデルの性能を高めることを目的とした。
我々は,Random Forest と CatBoost を主要な研究者として用いたモデルを提案し,ロジスティック回帰を用いて最終的な決定を下す。
分析をさらに支援するため,SHAP分析を用いて最終決定段階における特徴的重要性について検討する。
VeReMi(Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, Vehicular Reference Misbehavior, VeReMi)データセットを実験に使用して,本手法が分類精度を向上し,その結果,従来の研究に比べて誤分類が少ないことを確認した。
全体として、モデル間のチームワークを組み合わせた意思決定のアプローチは、なぜ彼らが行動するのかを説明可能な視点で説明することで、スマートトランスポートネットワークのためのより信頼性が高く理解しやすいサイバーセキュリティソリューションを実現するのに役立ちます。
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