論文の概要: Introducing Perturb-ability Score (PS) to Enhance Robustness Against Evasion Adversarial Attacks on ML-NIDS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07448v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 17:52:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 13:41:10.280427
- Title: Introducing Perturb-ability Score (PS) to Enhance Robustness Against Evasion Adversarial Attacks on ML-NIDS
- Title(参考訳): ML-NIDS攻撃に対するロバスト性を高めるパーターブビリティスコア(PS)の導入
- Authors: Mohamed elShehaby, Ashraf Matrawy,
- Abstract要約: 本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の特徴を識別し,問題空間の攻撃者が容易に操作できる新しいパーターブビリティスコア(PS)を提案する。
ML ベースの NIDS において,PS を用いて非摂動機能のみを選択することで,敵攻撃に対する堅牢性を高めつつ,検出性能を維持できることが実証された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.6574413179773757
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper proposes a novel Perturb-ability Score (PS) that can be used to identify Network Intrusion Detection Systems (NIDS) features that can be easily manipulated by attackers in the problem-space. We demonstrate that using PS to select only non-perturb-able features for ML-based NIDS maintains detection performance while enhancing robustness against adversarial attacks.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ネットワーク侵入検知システム(NIDS)の特徴を識別し,問題空間の攻撃者が容易に操作できる新しいパーターブビリティスコア(PS)を提案する。
ML ベースの NIDS において,PS を用いて非摂動機能のみを選択することで,敵攻撃に対する堅牢性を高めつつ,検出性能を維持できることが実証された。
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