論文の概要: An Interpretable Generalization Mechanism for Accurately Detecting Anomaly and Identifying Networking Intrusion Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07959v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 07:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:55.901830
• Title: An Interpretable Generalization Mechanism for Accurately Detecting Anomaly and Identifying Networking Intrusion Techniques
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入手法の高精度検出のための解釈可能な一般化機構
• Authors: Hao-Ting Pai, Yu-Hsuan Kang, Wen-Cheng Chung,
• Abstract要約: 解釈可能な一般化メカニズム(IG)は、コヒーレントパターンを識別し、正常なネットワークトラフィックと異常なネットワークトラフィックを区別する。 実世界のデータセットによる実験により、IGはトレーニングとテストの比率が低い場合でも正確である。 IGは、多様なデータセットとトレーニングとテストの比率を一貫して比較することで、優れた一般化を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Recent advancements in Intrusion Detection Systems (IDS), integrating Explainable AI (XAI) methodologies, have led to notable improvements in system performance via precise feature selection. However, a thorough understanding of cyber-attacks requires inherently explainable decision-making processes within IDS. In this paper, we present the Interpretable Generalization Mechanism (IG), poised to revolutionize IDS capabilities. IG discerns coherent patterns, making it interpretable in distinguishing between normal and anomalous network traffic. Further, the synthesis of coherent patterns sheds light on intricate intrusion pathways, providing essential insights for cybersecurity forensics. By experiments with real-world datasets NSL-KDD, UNSW-NB15, and UKM-IDS20, IG is accurate even at a low ratio of training-to-test. With 10%-to-90%, IG achieves Precision (PRE)=0.93, Recall (REC)=0.94, and Area Under Curve (AUC)=0.94 in NSL-KDD; PRE=0.98, REC=0.99, and AUC=0.99 in UNSW-NB15; and PRE=0.98, REC=0.98, and AUC=0.99 in UKM-IDS20. Notably, in UNSW-NB15, IG achieves REC=1.0 and at least PRE=0.98 since 40%-to-60%; in UKM-IDS20, IG achieves REC=1.0 and at least PRE=0.88 since 20%-to-80%. Importantly, in UKM-IDS20, IG successfully identifies all three anomalous instances without prior exposure, demonstrating its generalization capabilities. These results and inferences are reproducible. In sum, IG showcases superior generalization by consistently performing well across diverse datasets and training-to-test ratios (from 10%-to-90% to 90%-to-10%), and excels in identifying novel anomalies without prior exposure. Its interpretability is enhanced by coherent evidence that accurately distinguishes both normal and anomalous activities, significantly improving detection accuracy and reducing false alarms, thereby strengthening IDS reliability and trustworthiness.
• Abstract（参考訳）: 近年の侵入検知システム(IDS)の進歩、説明可能なAI(XAI)方法論の統合は、正確な特徴選択によるシステム性能の顕著な改善につながっている。 しかし、サイバー攻撃の徹底的な理解には、IDS内の本質的に説明可能な意思決定プロセスが必要である。 本稿では,IDSの能力に革命をもたらすための解釈可能な一般化機構(IG)を提案する。 IGはコヒーレントパターンを識別し、通常のネットワークトラフィックと異常なネットワークトラフィックの区別において解釈可能である。 さらに、コヒーレントパターンの合成は複雑な侵入経路に光を当て、サイバーセキュリティの法医学に不可欠な洞察を与える。 実世界のデータセットNSL-KDD、UNSW-NB15、UKM-IDS20による実験により、IGはトレーニングとテストの比率が低い場合でも正確である。 10%から90%は精度(PRE)=0.93、リコール(REC)=0.94、NSL-KDDのエリアアンダーカーブ(AUC)=0.94、UNSW-NB15のPre=0.98、REC=0.99、AUC=0.99、UKM-IDS20のPre=0.98、REC=0.98、AUC=0.99を達成している。 特にUNSW-NB15において、IGは40%から60%でREC=1.0と少なくともPre=0.98を達成し、UKM-IDS20では20%から80%でREC=1.0と少なくともPre=0.88を達成している。 重要なことに、UKM-IDS20では、IGは事前に露出せずに3つの異常なインスタンスをすべて識別し、その一般化能力を実証している。 これらの結果と推測は再現可能である。 まとめると、IGは多種多様なデータセットとトレーニングとテストの比率(10%から90%から10%まで)を一貫して比較して、優れた一般化を示し、事前露出のない新規な異常の同定に長けている。 その解釈性は、正常と異常の両方を正確に区別し、検出精度を大幅に改善し、誤報を低減し、IDSの信頼性と信頼性を高めるコヒーレントエビデンスによって強化される。

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