論文の概要: Explainable AI for Comparative Analysis of Intrusion Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09684v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 03:11:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 15:13:35.125311
• Title: Explainable AI for Comparative Analysis of Intrusion Detection Models
• Title（参考訳）: 侵入検知モデルの比較分析のための説明可能なAI
• Authors: Pap M. Corea, Yongxin Liu, Jian Wang, Shuteng Niu, Houbing Song,
• Abstract要約: 本研究は,ネットワークトラフィックから侵入検出を行うために,各種機械学習モデルを二分分類および多クラス分類のタスクに解析する。 すべてのモデルをUNSW-NB15データセットで90%の精度でトレーニングしました。 また、Random Forestは正確さ、時間効率、堅牢性という点で最高のパフォーマンスを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.683181384051395
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable Artificial Intelligence (XAI) has become a widely discussed topic, the related technologies facilitate better understanding of conventional black-box models like Random Forest, Neural Networks and etc. However, domain-specific applications of XAI are still insufficient. To fill this gap, this research analyzes various machine learning models to the tasks of binary and multi-class classification for intrusion detection from network traffic on the same dataset using occlusion sensitivity. The models evaluated include Linear Regression, Logistic Regression, Linear Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest, Decision Trees, and Multi-Layer Perceptrons (MLP). We trained all models to the accuracy of 90\% on the UNSW-NB15 Dataset. We found that most classifiers leverage only less than three critical features to achieve such accuracies, indicating that effective feature engineering could actually be far more important for intrusion detection than applying complicated models. We also discover that Random Forest provides the best performance in terms of accuracy, time efficiency and robustness. Data and code available at https://github.com/pcwhy/XML-IntrusionDetection.git
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)は広く議論されているトピックであり、関連する技術はランダムフォレストやニューラルネットワークといった従来のブラックボックスモデルの理解を深めている。 しかし、XAIのドメイン固有の応用は依然として不十分である。 このギャップを埋めるために、オクルージョン感度を用いて、同一データセット上のネットワークトラフィックからの侵入検知のためのバイナリおよびマルチクラス分類のタスクに対して、さまざまな機械学習モデルを解析する。 評価されたモデルには、線形回帰、ロジスティック回帰、線形サポートベクトルマシン(SVM)、K-Nearest Neighbors(KNN)、ランダムフォレスト、決定木、マルチ層パーセプトロン(MLP)などがある。 私たちはすべてのモデルをUNSW-NB15データセットで90%の精度でトレーニングしました。 ほとんどの分類器は、そのような精度を達成するために、3つ以下の重要な特徴しか利用していないことが分かり、複雑なモデルを適用するよりも効果的な特徴工学が侵入検出に極めて重要であることが示唆された。 また、Random Forestは正確さ、時間効率、堅牢性という点で最高のパフォーマンスを提供します。 データとコードはhttps://github.com/pcwhy/XML-IntrusionDetection.gitで入手できる。

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