Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introducing Perturb-ability Score (PS) to Enhance Robustness Against Evasion Adversarial Attacks on ML-NIDS

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/2409.07448v2
Date: Tue, 5 Nov 2024 17:40:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 21:42:46.795491
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: Perturb-ability Score (PS) メトリクスは、攻撃者による問題空間での操作に影響を受けやすいNIDSの特徴を特定する。 NIDSの強化におけるPS誘導型特徴選択防御の有効性を実証する。
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: As network security threats continue to evolve, safeguarding Machine Learning (ML)-based Network Intrusion Detection Systems (NIDS) from adversarial attacks is crucial. This paper introduces the notion of feature perturb-ability and presents a novel Perturb-ability Score (PS) metric that identifies NIDS features susceptible to manipulation in the problem-space by an attacker. By quantifying a feature's susceptibility to perturbations within the problem-space, the PS facilitates the selection of features that are inherently more robust against evasion adversarial attacks on ML-NIDS during the feature selection phase. These features exhibit natural resilience to perturbations, as they are heavily constrained by the problem-space limitations and correlations of the NIDS domain. Furthermore, manipulating these features may either disrupt the malicious function of evasion adversarial attacks on NIDS or render the network traffic invalid for processing (or both). This proposed novel approach employs a fresh angle by leveraging network domain constraints as a defense mechanism against problem-space evasion adversarial attacks targeting ML-NIDS. We demonstrate the effectiveness of our PS-guided feature selection defense in enhancing NIDS robustness. Experimental results across various ML-based NIDS models and public datasets show that selecting only robust features (low-PS features) can maintain solid detection performance while significantly reducing vulnerability to evasion adversarial attacks. Additionally, our findings verify that the PS effectively identifies NIDS features highly vulnerable to problem-space perturbations.
Abstract（参考訳）: ネットワークセキュリティの脅威が発展を続ける中、敵攻撃から機械学習(ML)ベースのネットワーク侵入検知システム(NIDS)を保護することが重要である。本稿では,機能摂動性の概念を導入し,攻撃者による問題空間の操作に敏感なNIDS特徴を識別する新しいパーターブビリティスコア(Perturb-ability Score,PS)指標を提案する。問題空間内の摂動に対する特徴の感受性を定量化することにより、PSは特徴選択フェーズ中にML-NIDSに対する回避敵攻撃に対して本質的に堅牢な特徴の選択を促進する。これらの特徴は、問題空間の制限とNIDS領域の相関に強く制約されているため、摂動に対する自然なレジリエンスを示す。さらに、これらの機能を操作すれば、NIDSに対する回避攻撃の悪意ある機能を妨害したり、ネットワークトラフィックを処理(またはその両方)で無効にしたりすることができる。提案手法では,ML-NIDSを対象とする問題空間回避攻撃に対する防御機構として,ネットワーク領域の制約を活用することにより,新たな角度を用いる。 NIDSのロバスト性向上におけるPS誘導型特徴選択防御の有効性を実証する。さまざまなMLベースのNIDSモデルと公開データセットによる実験結果から、堅牢な機能(低PS機能)のみを選択することで、堅牢な検出性能を維持しつつ、回避攻撃に対する脆弱性を著しく低減できることが示された。さらに,PSは,問題空間の摂動に対して非常に脆弱なNIDS特徴を効果的に同定できることが確認された。

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