論文の概要: Enhancing Intrusion Detection in IoT Environments: An Advanced Ensemble Approach Using Kolmogorov-Arnold Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15886v2
- Date: Thu, 29 Aug 2024 15:54:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 12:30:07.646987
- Title: Enhancing Intrusion Detection in IoT Environments: An Advanced Ensemble Approach Using Kolmogorov-Arnold Networks
- Title（参考訳）: IoT環境における侵入検出の強化:Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いたアンサンブルアプローチ
- Authors: Amar Amouri, Mohamad Mahmoud Al Rahhal, Yakoub Bazi, Ismail Butun, Imad Mahgoub,
- Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とXGBoostアルゴリズムを組み合わせたハイブリッド侵入検知システムを提案する。
提案したIDSは,学習可能なアクティベーション関数を用いてデータ内の複雑な関係をモデル化し,XGBoostの強力なアンサンブル学習手法と併用する。
実験により,我々のハイブリッドIDSは,良性行動と悪意行動の区別において,99%以上の精度で検出できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1309870454820277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In recent years, the evolution of machine learning techniques has significantly impacted the field of intrusion detection, particularly within the context of the Internet of Things (IoT). As IoT networks expand, the need for robust security measures to counteract potential threats has become increasingly critical. This paper introduces a hybrid Intrusion Detection System (IDS) that synergistically combines Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) with the XGBoost algorithm. Our proposed IDS leverages the unique capabilities of KANs, which utilize learnable activation functions to model complex relationships within data, alongside the powerful ensemble learning techniques of XGBoost, known for its high performance in classification tasks. This hybrid approach not only enhances the detection accuracy but also improves the interpretability of the model, making it suitable for dynamic and intricate IoT environments. Experimental evaluations demonstrate that our hybrid IDS achieves an impressive detection accuracy exceeding 99% in distinguishing between benign and malicious activities. Additionally, we were able to achieve F1 scores, precision, and recall that exceeded 98%. Furthermore, we conduct a comparative analysis against traditional Multi-Layer Perceptron (MLP) networks, assessing performance metrics such as Precision, Recall, and F1-score. The results underscore the efficacy of integrating KANs with XGBoost, highlighting the potential of this innovative approach to significantly strengthen the security framework of IoT networks.
- Abstract（参考訳）: 近年、機械学習技術の進化は、特にIoT(Internet of Things)のコンテキストにおいて、侵入検出の分野に大きな影響を与えている。
IoTネットワークが拡大するにつれ、潜在的な脅威に対処するための堅牢なセキュリティ対策の必要性が高まっている。
本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とXGBoostアルゴリズムを相乗的に組み合わせたハイブリッド侵入検知システム(IDS)を提案する。
提案するIDSは,学習可能なアクティベーション関数を用いてデータ内の複雑な関係をモデル化するkansのユニークな機能を活用する。
このハイブリッドアプローチは、検出精度を高めるだけでなく、モデルの解釈可能性も向上し、動的で複雑なIoT環境に適している。
実験により,我々のハイブリッドIDSは,良性行動と悪意行動の区別において,99%以上の精度で検出できることがわかった。
さらに、98%を超えるF1スコア、精度、リコールを達成できたのです。
さらに,従来のMulti-Layer Perceptron(MLP)ネットワークとの比較分析を行い,精度,リコール,F1スコアなどのパフォーマンス指標を評価する。
この結果は、IoTネットワークのセキュリティフレームワークを大幅に強化するこの革新的なアプローチの可能性を浮き彫りにしている。
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