論文の概要: Deep Learning-based Anomaly Detection and Log Analysis for Computer Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05639v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 06:07:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 16:50:12.384021
- Title: Deep Learning-based Anomaly Detection and Log Analysis for Computer Networks
- Title（参考訳）: ディープラーニングによるコンピュータネットワークの異常検出とログ解析
- Authors: Shuzhan Wang, Ruxue Jiang, Zhaoqi Wang, Yan Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,孤立林,GAN,トランスフォーマーを統合した新しい融合モデルを提案する。
このモデルは誤報率を低減しつつ、異常検出の精度を大幅に向上させる。
また、ログ解析タスクでもうまく機能し、異常な振る舞いを素早く識別することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.809158072574843
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Computer network anomaly detection and log analysis, as an important topic in the field of network security, has been a key task to ensure network security and system reliability. First, existing network anomaly detection and log analysis methods are often challenged by high-dimensional data and complex network topologies, resulting in unstable performance and high false-positive rates. In addition, traditional methods are usually difficult to handle time-series data, which is crucial for anomaly detection and log analysis. Therefore, we need a more efficient and accurate method to cope with these problems. To compensate for the shortcomings of current methods, we propose an innovative fusion model that integrates Isolation Forest, GAN (Generative Adversarial Network), and Transformer with each other, and each of them plays a unique role. Isolation Forest is used to quickly identify anomalous data points, and GAN is used to generate synthetic data with the real data distribution characteristics to augment the training dataset, while the Transformer is used for modeling and context extraction on time series data. The synergy of these three components makes our model more accurate and robust in anomaly detection and log analysis tasks. We validate the effectiveness of this fusion model in an extensive experimental evaluation. Experimental results show that our model significantly improves the accuracy of anomaly detection while reducing the false alarm rate, which helps to detect potential network problems in advance. The model also performs well in the log analysis task and is able to quickly identify anomalous behaviors, which helps to improve the stability of the system. The significance of this study is that it introduces advanced deep learning techniques, which work anomaly detection and log analysis.
- Abstract（参考訳）: ネットワークセキュリティの分野で重要なトピックであるコンピュータネットワーク異常検出とログ解析は,ネットワークセキュリティとシステムの信頼性を確保する上で重要な課題である。
まず、既存のネットワーク異常検出およびログ解析手法は、高次元データと複雑なネットワークトポロジによってしばしば挑戦され、不安定な性能と高い偽陽性率をもたらす。
さらに,従来の手法では時系列データの扱いが困難であり,異常検出やログ解析に欠かせない。
したがって、これらの問題に対処するためには、より効率的かつ正確な方法が必要である。
現状の手法の欠点を補うために,GAN(Generative Adversarial Network)とTransformer(Transformer)を統合した新しい融合モデルを提案し,それぞれがユニークな役割を担っている。
分離フォレストは異常なデータポイントを素早く識別するために使用され、GANは実際のデータ分散特性を持つ合成データを生成するために使用され、Transformerは時系列データに基づくモデリングとコンテキスト抽出に使用される。
これら3つのコンポーネントの相乗効果により、異常検出およびログ解析タスクにおいて、我々のモデルはより正確で堅牢になる。
本研究では,この融合モデルの有効性を実験的に検証した。
実験結果から,本モデルは誤報率を低減しつつ,異常検出の精度を著しく向上し,ネットワークの潜在的な問題を事前に検出するのに役立つことがわかった。
このモデルはログ解析タスクでもうまく機能し、異常な振る舞いを素早く識別することができ、システムの安定性を向上させるのに役立ちます。
本研究の意義は,異常検出とログ解析を行う先進的な深層学習技術を導入することである。
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