論文の概要: Twin Auto-Encoder Model for Learning Separable Representation in Cyberattack Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15509v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 03:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:22:15.609380
• Title: Twin Auto-Encoder Model for Learning Separable Representation in Cyberattack Detection
• Title（参考訳）: サイバー攻撃検出における分離表現学習のためのツインオートエンコーダモデル
• Authors: Phai Vu Dinh, Quang Uy Nguyen, Thai Hoang Dinh, Diep N. Nguyen, Bao Son Pham, Eryk Dutkiewicz,
• Abstract要約: サイバーアタック検出のためのTwin Auto-Encoder (TAE) と呼ばれる新しいモードを提案する。 実験結果は、最先端のRLモデルとよく知られた機械学習アルゴリズムよりもTAEの精度が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.581155557707632
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representation Learning (RL) plays a pivotal role in the success of many problems including cyberattack detection. Most of the RL methods for cyberattack detection are based on the latent vector of Auto-Encoder (AE) models. An AE transforms raw data into a new latent representation that better exposes the underlying characteristics of the input data. Thus, it is very useful for identifying cyberattacks. However, due to the heterogeneity and sophistication of cyberattacks, the representation of AEs is often entangled/mixed resulting in the difficulty for downstream attack detection models. To tackle this problem, we propose a novel mod called Twin Auto-Encoder (TAE). TAE deterministically transforms the latent representation into a more distinguishable representation namely the \textit{separable representation} and the reconstructsuct the separable representation at the output. The output of TAE called the \textit{reconstruction representation} is input to downstream models to detect cyberattacks. We extensively evaluate the effectiveness of TAE using a wide range of bench-marking datasets. Experiment results show the superior accuracy of TAE over state-of-the-art RL models and well-known machine learning algorithms. Moreover, TAE also outperforms state-of-the-art models on some sophisticated and challenging attacks. We then investigate various characteristics of TAE to further demonstrate its superiority.
• Abstract（参考訳）: 表現学習(Representation Learning, RL)は、サイバー攻撃検出を含む多くの問題の成功において重要な役割を担っている。 サイバー攻撃検出のためのRL法のほとんどは、オートエンコーダ(AE)モデルの潜伏ベクトルに基づいている。 AEは、生データを新しい潜在表現に変換し、入力データの基盤となる特性をよりよく公開する。 そのため、サイバー攻撃の特定に非常に有用である。 しかし、サイバー攻撃の不均一性と高度化のため、AEsの表現はしばしば絡み合わされ混合されるため、下流攻撃検出モデルは困難である。 この問題に対処するため,Twin Auto-Encoder (TAE) と呼ばれる新しいモードを提案する。 TAE は遅延表現をより区別可能な表現、すなわち \textit{separable representation} に決定的に変換し、出力で分離可能な表現を再構成する。 textit{reconstruction representation} と呼ばれるTAEの出力は、サイバー攻撃を検出するために下流モデルに入力される。 幅広いベンチマーキングデータセットを用いてTAEの有効性を広範囲に評価した。 実験結果は、最先端のRLモデルとよく知られた機械学習アルゴリズムよりもTAEの精度が優れていることを示す。 さらにTAEは、高度で挑戦的な攻撃に対して最先端のモデルよりも優れています。 次に,TAEの諸特性について検討し,その優位性を示す。

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