論文の概要: Sequential Binary Classification for Intrusion Detection in Software Defined Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06099v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 08:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 14:37:02.502391
• Title: Sequential Binary Classification for Intrusion Detection in Software Defined Networks
• Title（参考訳）: ソフトウェア定義ネットワークにおける侵入検出のための逐次バイナリ分類
• Authors: Ishan Chokshi, Shrihari Vasudevan, Nachiappan Sundaram, Raaghul Ranganathan,
• Abstract要約: 侵入検知システム (IDS) は Software-Defined Networks (SDN) の重要な部分である IDSデータセットは、標準機械学習(ML)モデルのパフォーマンスに影響を及ぼす、高いクラス不均衡に悩まされる。 この問題に対処する多クラス分類アルゴリズムとして,SBC(Sequential Binary Classification)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Software-Defined Networks (SDN) are the standard architecture for network deployment. Intrusion Detection Systems (IDS) are a pivotal part of this technology as networks become more vulnerable to new and sophisticated attacks. Machine Learning (ML)-based IDS are increasingly seen as the most effective approach to handle this issue. However, IDS datasets suffer from high class imbalance, which impacts the performance of standard ML models. We propose Sequential Binary Classification (SBC) - an algorithm for multi-class classification to address this issue. SBC is a hierarchical cascade of base classifiers, each of which can be modelled on any general binary classifier. Extensive experiments are reported on benchmark datasets that evaluate the performance of SBC under different scenarios.
• Abstract（参考訳）: Software-Defined Networks (SDN) は、ネットワークデプロイメントの標準アーキテクチャである。 侵入検知システム(IDS)は、ネットワークが新たな高度な攻撃に対してより脆弱になるにつれて、この技術の重要な部分である。 機械学習(ML)ベースのIDSは、この問題に対処するための最も効果的なアプローチとして、ますます見られている。 しかし、IDSデータセットは高いクラス不均衡に悩まされ、標準MLモデルの性能に影響を及ぼす。 この問題に対処する多クラス分類アルゴリズムとして,SBC(Sequential Binary Classification)を提案する。 SBCは基底分類器の階層的なカスケードであり、それぞれが任意の一般バイナリ分類器でモデル化できる。 さまざまなシナリオ下でSBCのパフォーマンスを評価するベンチマークデータセットに、大規模な実験が報告されている。

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