論文の概要: A Study on Transferability of Deep Learning Models for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11550v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 05:06:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 18:30:50.763448
• Title: A Study on Transferability of Deep Learning Models for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出のための深層学習モデルの転送性に関する研究
• Authors: Shreya Ghosh, Abu Shafin Mohammad Mahdee Jameel and Aly El Gamal
• Abstract要約: 我々は、特定の攻撃クラスでディープラーニングモデルを訓練し、個別の攻撃クラスでテストすることで、攻撃クラスの転送可能性を評価する。 実データおよび合成データ拡張技術が伝達性に及ぼす影響を観察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.98319841778396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we explore transferability in learning between different attack classes in a network intrusion detection setup. We evaluate transferability of attack classes by training a deep learning model with a specific attack class and testing it on a separate attack class. We observe the effects of real and synthetically generated data augmentation techniques on transferability. We investigate the nature of observed transferability relationships, which can be either symmetric or asymmetric. We also examine explainability of the transferability relationships using the recursive feature elimination algorithm. We study data preprocessing techniques to boost model performance. The code for this work can be found at https://github.com/ghosh64/transferability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワーク侵入検知装置における異なる攻撃クラス間の学習における伝達可能性について検討する。 特定の攻撃クラスでディープラーニングモデルをトレーニングし、別の攻撃クラスでテストすることで、攻撃クラスの転送可能性を評価する。 実データおよび合成データ拡張技術が転送性に及ぼす影響を観察した。 我々は、対称性または非対称性を持つ観測された移動可能性関係の性質について検討する。 また,再帰的特徴除去アルゴリズムを用いて,伝達可能性関係の説明可能性について検討した。 モデル性能を向上させるためのデータ前処理技術について検討する。 この作業のコードはhttps://github.com/ghosh64/transferabilityにある。

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