論文の概要: Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to
Cybersecurity Threat Management
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15945v2
- Date: Tue, 27 Feb 2024 19:27:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 11:57:11.605354
- Title: Attention-GAN for Anomaly Detection: A Cutting-Edge Approach to
Cybersecurity Threat Management
- Title(参考訳): 異常検出のための注意-GAN:サイバーセキュリティ脅威管理へのカット-エッジアプローチ
- Authors: Mohammed Abo Sen
- Abstract要約: 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。
提案手法は、多様なリアルな合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。
GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。
attention-GANフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防御戦略のための新しいベンチマークを設定している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes an innovative Attention-GAN framework for enhancing
cybersecurity, focusing on anomaly detection. In response to the challenges
posed by the constantly evolving nature of cyber threats, the proposed approach
aims to generate diverse and realistic synthetic attack scenarios, thereby
enriching the dataset and improving threat identification. Integrating
attention mechanisms with Generative Adversarial Networks (GANs) is a key
feature of the proposed method. The attention mechanism enhances the model's
ability to focus on relevant features, essential for detecting subtle and
complex attack patterns. In addition, GANs address the issue of data scarcity
by generating additional varied attack data, encompassing known and emerging
threats. This dual approach ensures that the system remains relevant and
effective against the continuously evolving cyberattacks. The KDD Cup and
CICIDS2017 datasets were used to validate this model, which exhibited
significant improvements in anomaly detection. It achieved an accuracy of
99.69% on the KDD dataset and 97.93% on the CICIDS2017 dataset, with precision,
recall, and F1-scores above 97%, demonstrating its effectiveness in recognizing
complex attack patterns. This study contributes significantly to cybersecurity
by providing a scalable and adaptable solution for anomaly detection in the
face of sophisticated and dynamic cyber threats. The exploration of GANs for
data augmentation highlights a promising direction for future research,
particularly in situations where data limitations restrict the development of
cybersecurity systems. The attention-GAN framework has emerged as a pioneering
approach, setting a new benchmark for advanced cyber-defense strategies.
- Abstract(参考訳): 本稿では,異常検出に焦点をあてた,サイバーセキュリティ向上のための革新的な注意-GANフレームワークを提案する。
サイバー脅威の絶え間なく進化する性質から生じる課題に対応するため、提案手法は多様な現実的な合成攻撃シナリオを生成し、データセットを充実させ、脅威識別を改善することを目的としている。
GAN(Generative Adversarial Networks)と注意機構を統合することが提案手法の重要な特徴である。
注意機構は、微妙で複雑な攻撃パターンを検出するのに不可欠な、関連する特徴にフォーカスするモデルの能力を強化する。
さらに、GANは、既知の脅威と出現する脅威を含む、追加のさまざまな攻撃データを生成することによって、データの不足の問題に対処する。
この二重アプローチは、システムは継続的に進化するサイバー攻撃に対して関連性を持ち、効果的であることを保証する。
kdd cupとcicids2017データセットは、このモデルの検証に使用され、異常検出を大幅に改善した。
kddデータセットでは99.69%、cicids2017データセットでは97.93%の精度を達成し、精度、リコール、f1-scoreは97%以上となり、複雑な攻撃パターンの認識に有効性を示している。
本研究は,高度でダイナミックなサイバー脅威に直面した異常検出のためのスケーラブルで適応可能なソリューションを提供することで,サイバーセキュリティに大きく貢献する。
データ拡張のためのGANの探索は、特にデータ制限がサイバーセキュリティシステムの開発を制限する状況において、将来の研究にとって有望な方向を示す。
attention-ganフレームワークは先駆的なアプローチとして登場し、高度なサイバー防衛戦略の新しいベンチマークを設定した。
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