論文の概要: Trustworthy Intrusion Detection: Confidence Estimation Using Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13774v1
- Date: Thu, 19 Sep 2024 08:09:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 05:13:17.431858
- Title: Trustworthy Intrusion Detection: Confidence Estimation Using Latent Space
- Title（参考訳）: 信頼できる侵入検知:潜時空間を用いた信頼度推定
- Authors: Ioannis Pitsiorlas, George Arvanitakis, Marios Kountouris,
- Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)における異常検出の信頼性向上のための新しい手法を提案する。
遅延空間表現に基づく信頼度尺度の開発により,サイバー攻撃に対するIDS予測の信頼性向上を目指す。
NSL-KDDデータセットの適用により,通常のネットワークアクティビティと悪意のあるネットワークアクティビティを効果的に区別するバイナリ分類タスクに焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.115540429006041
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work introduces a novel method for enhancing confidence in anomaly detection in Intrusion Detection Systems (IDS) through the use of a Variational Autoencoder (VAE) architecture. By developing a confidence metric derived from latent space representations, we aim to improve the reliability of IDS predictions against cyberattacks. Applied to the NSL-KDD dataset, our approach focuses on binary classification tasks to effectively distinguish between normal and malicious network activities. The methodology demonstrates a significant enhancement in anomaly detection, evidenced by a notable correlation of 0.45 between the reconstruction error and the proposed metric. Our findings highlight the potential of employing VAEs for more accurate and trustworthy anomaly detection in network security.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、変分オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを用いて、侵入検知システム(IDS)における異常検出の信頼性を高める新しい手法を提案する。
遅延空間表現に基づく信頼度尺度の開発により,サイバー攻撃に対するIDS予測の信頼性向上を目指す。
NSL-KDDデータセットに適用した本手法は,正常なネットワークアクティビティと悪意のあるネットワークアクティビティを効果的に区別するバイナリ分類タスクに焦点をあてる。
本手法は, 再構成誤差と提案した測定値との間に, 0.45 の顕著な相関関係があることを証明し, 異常検出の大幅な向上を示す。
本研究は,ネットワークセキュリティにおいて,より正確かつ信頼性の高い異常検出にVAEを用いることの可能性を明らかにするものである。
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