論文の概要: Mitigating Label Flipping Attacks in Malicious URL Detectors Using Ensemble Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02995v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 14:21:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 14:27:57.209023
• Title: Mitigating Label Flipping Attacks in Malicious URL Detectors Using Ensemble Trees
• Title（参考訳）: 組木を用いた悪質URL検出器におけるラベルフリップ攻撃の軽減
• Authors: Ehsan Nowroozi, Nada Jadalla, Samaneh Ghelichkhani, Alireza Jolfaei
• Abstract要約: 悪意のあるURLは、交通、医療、エネルギー、銀行など、様々な産業で敵対的な機会を提供する。 バックドア攻撃は、ラベルフリップ(LF)など、少数のトレーニングデータラベルを操作することで、良質なラベルを悪意のあるラベルに変更し、その逆を処理します。 本稿では,有毒なラベルの存在を検知するアラームシステムと,オリジナルクラスラベルの発見を目的とした防御機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.16333915007336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Malicious URLs provide adversarial opportunities across various industries, including transportation, healthcare, energy, and banking which could be detrimental to business operations. Consequently, the detection of these URLs is of crucial importance; however, current Machine Learning (ML) models are susceptible to backdoor attacks. These attacks involve manipulating a small percentage of training data labels, such as Label Flipping (LF), which changes benign labels to malicious ones and vice versa. This manipulation results in misclassification and leads to incorrect model behavior. Therefore, integrating defense mechanisms into the architecture of ML models becomes an imperative consideration to fortify against potential attacks. The focus of this study is on backdoor attacks in the context of URL detection using ensemble trees. By illuminating the motivations behind such attacks, highlighting the roles of attackers, and emphasizing the critical importance of effective defense strategies, this paper contributes to the ongoing efforts to fortify ML models against adversarial threats within the ML domain in network security. We propose an innovative alarm system that detects the presence of poisoned labels and a defense mechanism designed to uncover the original class labels with the aim of mitigating backdoor attacks on ensemble tree classifiers. We conducted a case study using the Alexa and Phishing Site URL datasets and showed that LF attacks can be addressed using our proposed defense mechanism. Our experimental results prove that the LF attack achieved an Attack Success Rate (ASR) between 50-65% within 2-5%, and the innovative defense method successfully detected poisoned labels with an accuracy of up to 100%.
• Abstract（参考訳）: 悪質なurlは、輸送、医療、エネルギー、銀行など、さまざまな産業にまたがる敵の機会を提供します。 そのため、これらのURLの検出は極めて重要であるが、現在の機械学習(ML)モデルはバックドア攻撃の影響を受けやすい。 これらの攻撃には、悪意のあるラベルを悪意のあるラベルに変更するラベルフリップ(LF)など、少数のトレーニングデータラベルを操作することが含まれる。 この操作は誤分類を引き起こし、誤ったモデル動作を引き起こす。 したがって、MLモデルのアーキテクチャに防御機構を組み込むことは、潜在的な攻撃に対して要塞化するための必須の考慮事項となる。 本研究は,アンサンブル木を用いたURL検出におけるバックドア攻撃に着目した。 このような攻撃の背景にある動機を明らかにし,攻撃者の役割を強調するとともに,効果的な防衛戦略の重要性を強調することで,ネットワークセキュリティにおけるmlドメイン内の敵対的脅威に対するmlモデルの強化に寄与する。 そこで本研究では, 有毒ラベルの存在を検知する革新的な警報システムと, アンサンブルツリー分類器のバックドア攻撃を緩和する目的で, 元のクラスラベルを隠蔽する防御機構を提案する。 我々は,alexaおよびフィッシングサイトurlデータセットを用いたケーススタディを実施し,提案する防御機構を用いてlf攻撃を対処できることを示した。 実験の結果,lf攻撃は2～5%で50～65%のアタック成功率 (asr) を達成し,100%の精度で有毒ラベルの検出に成功した。

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