論文の概要: X-CBA: Explainability Aided CatBoosted Anomal-E for Intrusion Detection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00839v2
- Date: Sun, 2 Jun 2024 05:00:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 19:22:52.130483
- Title: X-CBA: Explainability Aided CatBoosted Anomal-E for Intrusion Detection System
- Title（参考訳）: X-CBA:侵入検知システムのためのキャットブースト・アノマールEを用いた説明可能性支援
- Authors: Kiymet Kaya, Elif Ak, Sumeyye Bas, Berk Canberk, Sule Gunduz Oguducu,
- Abstract要約: Intrusion Detection Systemsにおける機械学習(ML)モデルとディープラーニング(DL)モデルの使用は、不透明な意思決定による信頼の欠如につながっている。
本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的利点を活用して、ネットワークトラフィックデータを効率的に処理する新しい説明可能なIDS手法であるX-CBAを提案する。
本手法は、脅威検出の99.47%で高精度に達成し、その分析結果の明確で実用的な説明を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.556190321164248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The effectiveness of Intrusion Detection Systems (IDS) is critical in an era where cyber threats are becoming increasingly complex. Machine learning (ML) and deep learning (DL) models provide an efficient and accurate solution for identifying attacks and anomalies in computer networks. However, using ML and DL models in IDS has led to a trust deficit due to their non-transparent decision-making. This transparency gap in IDS research is significant, affecting confidence and accountability. To address, this paper introduces a novel Explainable IDS approach, called X-CBA, that leverages the structural advantages of Graph Neural Networks (GNNs) to effectively process network traffic data, while also adapting a new Explainable AI (XAI) methodology. Unlike most GNN-based IDS that depend on labeled network traffic and node features, thereby overlooking critical packet-level information, our approach leverages a broader range of traffic data through network flows, including edge attributes, to improve detection capabilities and adapt to novel threats. Through empirical testing, we establish that our approach not only achieves high accuracy with 99.47% in threat detection but also advances the field by providing clear, actionable explanations of its analytical outcomes. This research also aims to bridge the current gap and facilitate the broader integration of ML/DL technologies in cybersecurity defenses by offering a local and global explainability solution that is both precise and interpretable.
- Abstract（参考訳）: サイバー脅威がますます複雑になりつつある時代には、侵入検知システム(IDS)の有効性が重要である。
機械学習(ML)とディープラーニング(DL)モデルは、コンピュータネットワークにおける攻撃や異常を識別するための効率的で正確なソリューションを提供する。
しかし、IDSにおけるMLモデルとDLモデルの使用は、不透明な意思決定による信頼の低下につながっている。
IDS研究におけるこの透明性のギャップは、信頼性と説明責任に影響を及ぼす。
本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)の構造的利点を活用して、ネットワークトラフィックデータを効果的に処理すると同時に、新しい説明可能なAI(XAI)手法を適用した、新しい説明可能なIDSアプローチであるX-CBAを提案する。
ラベル付きネットワークトラフィックやノード機能に依存するほとんどのGNNベースのIDSとは異なり、我々はエッジ属性を含むネットワークフローを通じて幅広いトラフィックデータを活用し、検出機能を改善し、新たな脅威に適応する。
実証実験により,脅威検出において99.47%の精度で高い精度を達成できるだけでなく,分析結果の明確かつ実用的な説明を提供することで,分野を前進させることが確認された。
この研究はまた、現在のギャップを埋め、正確かつ解釈可能なローカルかつグローバルな説明可能性ソリューションを提供することによって、ML/DL技術のサイバーセキュリティ防衛への広範な統合を促進することを目的としている。
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