論文の概要: Preliminary study on artificial intelligence methods for cybersecurity threat detection in computer networks based on raw data packets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17339v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 15:04:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 13:34:51.530867
• Title: Preliminary study on artificial intelligence methods for cybersecurity threat detection in computer networks based on raw data packets
• Title（参考訳）: 生データパケットに基づくコンピュータネットワークにおけるサイバーセキュリティ脅威検出のための人工知能手法に関する予備的研究
• Authors: Aleksander Ogonowski, Michał Żebrowski, Arkadiusz Ćwiek, Tobiasz Jarosiewicz, Konrad Klimaszewski, Adam Padee, Piotr Wasiuk, Michał Wójcik,
• Abstract要約: 本稿では,ネットワークトラフィック内の生パケットデータから直接リアルタイムに攻撃を検知できるディープラーニング手法について検討する。 コンピュータビジョンモデルを用いた処理に適した2次元画像表現を用いて,パケットをウィンドウに積み重ねて別々に認識する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.82692226532414
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Most of the intrusion detection methods in computer networks are based on traffic flow characteristics. However, this approach may not fully exploit the potential of deep learning algorithms to directly extract features and patterns from raw packets. Moreover, it impedes real-time monitoring due to the necessity of waiting for the processing pipeline to complete and introduces dependencies on additional software components. In this paper, we investigate deep learning methodologies capable of detecting attacks in real-time directly from raw packet data within network traffic. We propose a novel approach where packets are stacked into windows and separately recognised, with a 2D image representation suitable for processing with computer vision models. Our investigation utilizes the CIC IDS-2017 dataset, which includes both benign traffic and prevalent real-world attacks, providing a comprehensive foundation for our research.
• Abstract（参考訳）: コンピュータネットワークにおける侵入検出手法の大部分は,交通流特性に基づくものである。 しかし、このアプローチは、生のパケットから特徴やパターンを直接抽出するディープラーニングアルゴリズムの可能性を完全に活用するものではない。 さらに、処理パイプラインが完了するまで待機し、追加のソフトウェアコンポーネントへの依存性を導入する必要があるため、リアルタイム監視を妨げている。 本稿では,ネットワークトラフィック内の生パケットデータから直接リアルタイムに攻撃を検知できるディープラーニング手法について検討する。 コンピュータビジョンモデルを用いた処理に適した2次元画像表現を用いて,パケットをウィンドウに積み重ねて別々に認識する手法を提案する。 CIC IDS-2017データセットは、良質なトラフィックと一般的な現実世界の攻撃の両方を含んでおり、我々の研究の総合的な基盤となっている。

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