論文の概要: Deep Learning for Network Anomaly Detection under Data Contamination: Evaluating Robustness and Mitigating Performance Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08838v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 19:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 01:36:13.538279
• Title: Deep Learning for Network Anomaly Detection under Data Contamination: Evaluating Robustness and Mitigating Performance Degradation
• Title（参考訳）: データ汚染下におけるネットワーク異常検出のためのディープラーニング:ロバスト性の評価と性能劣化の軽減
• Authors: D'Jeff K. Nkashama, Jordan Masakuna Félicien, Arian Soltani, Jean-Charles Verdier, Pierre-Martin Tardif, Marc Frappier, Froduald Kabanza,
• Abstract要約: ディープラーニング(DL)は、サイバーセキュリティのためのネットワーク異常検出(NAD)において重要なツールとして登場した。 異常検出のためのDLモデルはデータから特徴や学習パターンを抽出するのに優れているが、データ汚染には弱い。 本研究では,データ汚染に対する6つの教師なしDLアルゴリズムのロバスト性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) has emerged as a crucial tool in network anomaly detection (NAD) for cybersecurity. While DL models for anomaly detection excel at extracting features and learning patterns from data, they are vulnerable to data contamination -- the inadvertent inclusion of attack-related data in training sets presumed benign. This study evaluates the robustness of six unsupervised DL algorithms against data contamination using our proposed evaluation protocol. Results demonstrate significant performance degradation in state-of-the-art anomaly detection algorithms when exposed to contaminated data, highlighting the critical need for self-protection mechanisms in DL-based NAD models. To mitigate this vulnerability, we propose an enhanced auto-encoder with a constrained latent representation, allowing normal data to cluster more densely around a learnable center in the latent space. Our evaluation reveals that this approach exhibits improved resistance to data contamination compared to existing methods, offering a promising direction for more robust NAD systems.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、サイバーセキュリティのためのネットワーク異常検出(NAD)において重要なツールとして登場した。 異常検出のためのDLモデルは、データから特徴や学習パターンを抽出する上で優れているが、データ汚染に弱い。 本研究は,データ汚染に対する6つの教師なしDLアルゴリズムのロバスト性について,提案手法を用いて評価する。 その結果, 汚染データに曝露した場合の最先端異常検出アルゴリズムの性能は著しく低下し, DLベースNADモデルにおける自己保護機構の重要性が強調された。 この脆弱性を軽減するために,制約付き潜在表現を持つ拡張自動エンコーダを提案する。 以上の結果から,本手法は既存の手法に比べてデータ汚染に対する耐性が向上し,NAD系をより堅牢にするための有望な方向を示すことが明らかとなった。

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