論文の概要: Sequential Binary Classification for Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06099v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 09:35:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:45:44.375911
• Title: Sequential Binary Classification for Intrusion Detection
• Title（参考訳）: 侵入検知のための逐次バイナリ分類
• Authors: Shrihari Vasudevan, Ishan Chokshi, Raaghul Ranganathan, Nachiappan Sundaram,
• Abstract要約: IDSデータセットは、標準MLモデルの性能に影響を及ぼす高いクラス不均衡に悩まされる。 本稿では,多クラス分類問題におけるクラス不均衡に対する構造的アプローチについて検討する。 ベンチマークIDSデータセットの実験では、SBCが示すように、クラス不均衡を扱うための構造的アプローチが、この問題を扱うための実行可能なアプローチであることを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Network Intrusion Detection Systems (IDS) have become increasingly important 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. Different from existing data-driven techniques to handling class imbalance, this paper explores a structural approach to handling class imbalance in multi-class classification (MCC) problems. The proposed approach - Sequential Binary Classification (SBC), is a hierarchical cascade of (regular) binary classifiers. Experiments on benchmark IDS datasets demonstrate that the structural approach to handling class-imbalance, as exemplified by SBC, is a viable approach to handling the issue.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(IDS: Network Intrusion Detection Systems)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、ますます重要になっている。 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。 本稿では,クラス不均衡を扱う既存のデータ駆動手法と異なり,マルチクラス分類(MCC)問題におけるクラス不均衡を扱うための構造的アプローチについて検討する。 逐次バイナリ分類 (Sequential Binary Classification, SBC) は、(正規の)バイナリ分類器の階層的なカスケードである。 ベンチマークIDSデータセットの実験では、SBCが示すように、クラス不均衡を扱うための構造的アプローチが、この問題を扱うための実行可能なアプローチであることを実証している。

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