論文の概要: A Synergistic Approach In Network Intrusion Detection By Neurosymbolic AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00938v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 02:24:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-06 02:47:03.175488
- Title: A Synergistic Approach In Network Intrusion Detection By Neurosymbolic AI
- Title（参考訳）: ニューロシンボリックAIによるネットワーク侵入検出における相乗的アプローチ
- Authors: Alice Bizzarri, Chung-En Yu, Brian Jalaian, Fabrizio Riguzzi, Nathaniel D. Bastian,
- Abstract要約: 本稿では,ニューロシンボリック人工知能(NSAI)をネットワーク侵入検知システム(NIDS)に組み込む可能性について検討する。
NSAIは、ディープラーニングのデータ駆動の強みと、象徴的なAIの論理的推論を組み合わせて、サイバーセキュリティにおける動的な課題に取り組む。
NIDSにNSAIを組み込むことは、複雑なネットワーク脅威の検出と解釈の両方において、潜在的な進歩を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.315966022962632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The prevailing approaches in Network Intrusion Detection Systems (NIDS) are often hampered by issues such as high resource consumption, significant computational demands, and poor interpretability. Furthermore, these systems generally struggle to identify novel, rapidly changing cyber threats. This paper delves into the potential of incorporating Neurosymbolic Artificial Intelligence (NSAI) into NIDS, combining deep learning's data-driven strengths with symbolic AI's logical reasoning to tackle the dynamic challenges in cybersecurity, which also includes detailed NSAI techniques introduction for cyber professionals to explore the potential strengths of NSAI in NIDS. The inclusion of NSAI in NIDS marks potential advancements in both the detection and interpretation of intricate network threats, benefiting from the robust pattern recognition of neural networks and the interpretive prowess of symbolic reasoning. By analyzing network traffic data types and machine learning architectures, we illustrate NSAI's distinctive capability to offer more profound insights into network behavior, thereby improving both detection performance and the adaptability of the system. This merging of technologies not only enhances the functionality of traditional NIDS but also sets the stage for future developments in building more resilient, interpretable, and dynamic defense mechanisms against advanced cyber threats. The continued progress in this area is poised to transform NIDS into a system that is both responsive to known threats and anticipatory of emerging, unseen ones.
- Abstract（参考訳）: NIDS(Network Intrusion Detection Systems)の一般的なアプローチは、高いリソース消費、重要な計算要求、弱い解釈可能性といった問題によってしばしば妨げられる。
さらに、これらのシステムは一般的に、新しく、急速に変化するサイバー脅威を特定するのに苦労する。
本稿では、NSAI(Neurosymbolic Artificial Intelligence, NSAI)をNIDSに組み込む可能性について論じ、深層学習のデータ駆動の強みと、サイバーセキュリティにおける動的な課題に取り組むためのAIの論理的推論を組み合わせる。
NIDSにNSAIを組み込むことは、ニューラルネットワークの堅牢なパターン認識と象徴的推論の解釈能力の恩恵を受け、複雑なネットワーク脅威の検出と解釈の両方において潜在的な進歩を示す。
ネットワークトラフィックデータ型と機械学習アーキテクチャを解析することにより、NSAIの特有な能力を説明し、ネットワークの振る舞いに関するより深い洞察を提供することで、検知性能とシステムの適応性の両方を改善する。
この技術の融合は、従来のNIDSの機能を強化するだけでなく、高度なサイバー脅威に対してより回復力があり、解釈可能で、ダイナミックな防御メカニズムを構築するための将来の発展のステージも設定している。
この領域の継続的な進歩は、NIDSを既知の脅威に応答するシステムに転換し、新たな未知の脅威を予想する。
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