論文の概要: Using Graph Theory for Improving Machine Learning-based Detection of Cyber Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07878v1
• Date: Mon, 12 Feb 2024 18:44:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-13 12:52:19.467221
• Title: Using Graph Theory for Improving Machine Learning-based Detection of Cyber Attacks
• Title（参考訳）: グラフ理論を用いたサイバー攻撃の機械学習に基づく検出
• Authors: Giacomo Zonneveld, Lorenzo Principi, Marco Baldi
• Abstract要約: ネットワーク侵入やサイバー脅威の早期発見は、サイバーセキュリティの主要な柱の1つだ。 この目的のための最も効果的なアプローチの1つは、人工知能アルゴリズムの助けを借りてネットワークトラフィックを分析することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.465883551216819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Early detection of network intrusions and cyber threats is one of the main pillars of cybersecurity. One of the most effective approaches for this purpose is to analyze network traffic with the help of artificial intelligence algorithms, with the aim of detecting the possible presence of an attacker by distinguishing it from a legitimate user. This is commonly done by collecting the traffic exchanged between terminals in a network and analyzing it on a per-packet or per-connection basis. In this paper, we propose instead to perform pre-processing of network traffic under analysis with the aim of extracting some new metrics on which we can perform more efficient detection and overcome some limitations of classical approaches. These new metrics are based on graph theory, and consider the network as a whole, rather than focusing on individual packets or connections. Our approach is validated through experiments performed on publicly available data sets, from which it results that it can not only overcome some of the limitations of classical approaches, but also achieve a better detection capability of cyber threats.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入やサイバー脅威の早期発見は、サイバーセキュリティの主要な柱のひとつだ。 この目的の最も効果的なアプローチの1つは、正統なユーザと区別することで攻撃者の存在を検知することを目的として、人工知能アルゴリズムの助けを借りてネットワークトラフィックを分析することである。 これは一般的に、ネットワーク内の端末間で交換されるトラフィックを収集し、パック単位または接続単位で分析することで行われる。 本稿では,より効率的な検出と古典的アプローチの制限を克服できる新しい指標を抽出することを目的として,分析下でネットワークトラフィックの前処理を行う方法を提案する。 これらの新しいメトリクスはグラフ理論に基づいており、個々のパケットや接続ではなく、ネットワーク全体を考慮している。 このアプローチは,公開データセット上で実施した実験によって検証される。その結果,従来のアプローチの制限を克服できるだけでなく,サイバー脅威の検出能力も向上できる。

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