論文の概要: usfAD Based Effective Unknown Attack Detection Focused IDS Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11180v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 11:49:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 18:06:05.360221
- Title: usfAD Based Effective Unknown Attack Detection Focused IDS Framework
- Title（参考訳）: usfADをベースとした実効的未知攻撃検出型IDSフレームワーク
- Authors: Md. Ashraf Uddin, Sunil Aryal, Mohamed Reda Bouadjenek, Muna Al-Hawawreh, Md. Alamin Talukder,
- Abstract要約: Internet of Things(IoT)とIndustrial Internet of Things(IIoT)は、サイバー脅威の増加につながっている。
10年以上にわたり、研究者は侵入検知システム(IDS)を開発するための教師付き機械学習技術を模索してきた。
既知のデータセット上でトレーニングされ、テストされたIDSは、ゼロデイまたは未知の攻撃を検出するのに失敗する。
我々は,攻撃の訓練サンプルを必要としない,半教師付き学習に基づくIDSのための2つの戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.560574387648533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid expansion of varied network systems, including the Internet of Things (IoT) and Industrial Internet of Things (IIoT), has led to an increasing range of cyber threats. Ensuring robust protection against these threats necessitates the implementation of an effective Intrusion Detection System (IDS). For more than a decade, researchers have delved into supervised machine learning techniques to develop IDS to classify normal and attack traffic. However, building effective IDS models using supervised learning requires a substantial number of benign and attack samples. To collect a sufficient number of attack samples from real-life scenarios is not possible since cyber attacks occur occasionally. Further, IDS trained and tested on known datasets fails in detecting zero-day or unknown attacks due to the swift evolution of attack patterns. To address this challenge, we put forth two strategies for semi-supervised learning based IDS where training samples of attacks are not required: 1) training a supervised machine learning model using randomly and uniformly dispersed synthetic attack samples; 2) building a One Class Classification (OCC) model that is trained exclusively on benign network traffic. We have implemented both approaches and compared their performances using 10 recent benchmark IDS datasets. Our findings demonstrate that the OCC model based on the state-of-art anomaly detection technique called usfAD significantly outperforms conventional supervised classification and other OCC based techniques when trained and tested considering real-life scenarios, particularly to detect previously unseen attacks.
- Abstract（参考訳）: Internet of Things(IoT)やIndustrial Internet of Things(IoT)など、さまざまなネットワークシステムの急速な拡張は、サイバー脅威の広がりにつながっている。
これらの脅威に対して堅牢な保護を確保するには、効果的な侵入検知システム(IDS)を実装する必要がある。
研究者たちは10年以上にわたり、通常のトラフィックを分類して攻撃するIDSを開発するための教師付き機械学習技術を模索してきた。
しかし、教師付き学習を用いて効果的なIDSモデルを構築するには、かなりの数の良性および攻撃的なサンプルが必要である。
サイバー攻撃が時々発生するため、現実のシナリオから十分な数の攻撃サンプルを収集することは不可能である。
さらに、IDSは既知のデータセットでトレーニングされ、テストされ、攻撃パターンの迅速な進化のためにゼロデイまたは未知の攻撃を検出するのに失敗する。
この課題に対処するために、準教師あり学習に基づくIDSのための2つの戦略を提案し、攻撃のトレーニングサンプルは不要である。
1)ランダムかつ均一に分散した合成攻撃サンプルを用いた教師あり機械学習モデルの訓練
2)一級分類(OCC)モデルの構築。
我々は、両方のアプローチを実装し、最近の10のベンチマークIDSデータセットを用いて、それらのパフォーマンスを比較した。
以上の結果から,usfADと呼ばれる最先端の異常検出技術に基づくOCCモデルは,実生活シナリオ,特に未確認攻撃の検出において,従来の教師付き分類法および他のOCCベースの手法よりも有意に優れていたことが示唆された。
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