論文の概要: Introducing a Comprehensive, Continuous, and Collaborative Survey of Intrusion Detection Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02521v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 14:40:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 12:46:43.125286
- Title: Introducing a Comprehensive, Continuous, and Collaborative Survey of Intrusion Detection Datasets
- Title（参考訳）: 侵入検知データセットの総合的・連続的・共同調査の導入
- Authors: Philipp Bönninghausen, Rafael Uetz, Martin Henze,
- Abstract要約: COMIDDSは、侵入検出データセットを前例のないレベルで包括的に調査する試みである。
実際のデータサンプルや関連する出版物へのリンクを含む、各データセットに関する構造化されたクリティカルな情報を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7082111912355877
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Researchers in the highly active field of intrusion detection largely rely on public datasets for their experimental evaluations. However, the large number of existing datasets, the discovery of previously unknown flaws therein, and the frequent publication of new datasets make it hard to select suitable options and sufficiently understand their respective limitations. Hence, there is a great risk of drawing invalid conclusions from experimental results with respect to detection performance of novel methods in the real world. While there exist various surveys on intrusion detection datasets, they have deficiencies in providing researchers with a profound decision basis since they lack comprehensiveness, actionable details, and up-to-dateness. In this paper, we present COMIDDS, an ongoing effort to comprehensively survey intrusion detection datasets with an unprecedented level of detail, implemented as a website backed by a public GitHub repository. COMIDDS allows researchers to quickly identify suitable datasets depending on their requirements and provides structured and critical information on each dataset, including actual data samples and links to relevant publications. COMIDDS is freely accessible, regularly updated, and open to contributions.
- Abstract（参考訳）: 非常に活発な侵入検出の分野の研究者は、実験的な評価のために、公開データセットに大きく依存している。
しかし、多くの既存のデータセット、それ以前の未知の欠陥の発見、新しいデータセットの頻繁な公開により、適切な選択肢を選択し、それぞれの制限を十分に理解することは困難である。
したがって, 実験結果から, 実世界における新しい手法の検出性能について, 無効な結論を導出する大きなリスクがある。
侵入検知データセットに関する様々な調査があるが、包括性、行動可能な詳細、最新性を欠いているため、研究者に深い意思決定基盤を提供するには不足がある。
本稿では,公開GitHubリポジトリが支援するWebサイトとして実装した,前例のないレベルの詳細で侵入検出データセットを包括的に調査する,COMIDDSを提案する。
COMIDDSを使うことで、研究者は要求に応じて適切なデータセットを素早く特定し、実際のデータサンプルや関連する出版物へのリンクを含む、各データセットについて構造化され重要な情報を提供する。
COMIDDSは自由にアクセスでき、定期的に更新され、コントリビューションが可能である。
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