論文の概要: Enhancing Network Intrusion Detection Performance using Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07464v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 04:01:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-12 15:08:41.553310
• Title: Enhancing Network Intrusion Detection Performance using Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 生成逆ネットワークを用いたネットワーク侵入検出性能の向上
• Authors: Xinxing Zhao, Kar Wai Fok, Vrizlynn L. L. Thing,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)の統合によるNIDSの性能向上のための新しいアプローチを提案する。 GANは、現実世界のネットワークの振る舞いを忠実に模倣する合成ネットワークトラフィックデータを生成する。 NIDSへのGANの統合は,訓練データに制限のある攻撃に対する侵入検知性能の向上につながる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.25163931116642785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Network intrusion detection systems (NIDS) play a pivotal role in safeguarding critical digital infrastructures against cyber threats. Machine learning-based detection models applied in NIDS are prevalent today. However, the effectiveness of these machine learning-based models is often limited by the evolving and sophisticated nature of intrusion techniques as well as the lack of diverse and updated training samples. In this research, a novel approach for enhancing the performance of an NIDS through the integration of Generative Adversarial Networks (GANs) is proposed. By harnessing the power of GANs in generating synthetic network traffic data that closely mimics real-world network behavior, we address a key challenge associated with NIDS training datasets, which is the data scarcity. Three distinct GAN models (Vanilla GAN, Wasserstein GAN and Conditional Tabular GAN) are implemented in this work to generate authentic network traffic patterns specifically tailored to represent the anomalous activity. We demonstrate how this synthetic data resampling technique can significantly improve the performance of the NIDS model for detecting such activity. By conducting comprehensive experiments using the CIC-IDS2017 benchmark dataset, augmented with GAN-generated data, we offer empirical evidence that shows the effectiveness of our proposed approach. Our findings show that the integration of GANs into NIDS can lead to enhancements in intrusion detection performance for attacks with limited training data, making it a promising avenue for bolstering the cybersecurity posture of organizations in an increasingly interconnected and vulnerable digital landscape.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、サイバー脅威に対する重要なデジタルインフラの保護において重要な役割を果たす。 NIDSで適用された機械学習ベースの検出モデルは、今日では一般的である。 しかしながら、これらの機械学習モデルの有効性は、侵入テクニックの進化的かつ洗練された性質と、多様で更新されたトレーニングサンプルの欠如によって制限されることが多い。 本研究では,GAN(Generative Adversarial Networks)の統合によるNIDSの性能向上のための新しいアプローチを提案する。 実世界のネットワークビヘイビアを忠実に模倣した合成ネットワークトラフィックデータの生成において,GANのパワーを活用することにより,データ不足であるNIDSトレーニングデータセットに関連する重要な課題に対処する。 本研究では, 3つの異なるGANモデル(Vanilla GAN, Wasserstein GAN, Conditional Tabular GAN)を実装し, 異常な動作を表現するように設計されたネットワークトラフィックパターンを生成する。 本研究では, この合成データ再サンプリング技術により, NIDSモデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。 CIC-IDS2017ベンチマークデータセットを用いて包括的な実験を行うことで、提案手法の有効性を示す実証的な証拠を提供する。 NIDSにGANを統合することで、限られたトレーニングデータによる攻撃に対する侵入検知性能が向上し、ますます相互に連携し、脆弱なデジタルランドスケープで組織のサイバーセキュリティ姿勢を後押しする、有望な方法であることが、我々の研究で示されています。

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