論文の概要: Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18736v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 13:27:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 15:09:41.714626
- Title: Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects
- Title（参考訳）: ネットワーク侵入検知システムにおける逆問題:研究の展望と今後の展望
- Authors: Sabrine Ennaji, Fabio De Gaspari, Dorjan Hitaj, Alicia K/Bidi, Luigi V. Mancini,
- Abstract要約: 機械学習は、特に侵入検知システムの領域において、サイバーセキュリティに大きな進歩をもたらした。
特に深層ニューラルネットワークは、大量のトレーニングデータの解析を可能にすることによって、この進歩に寄与した。
敵対的攻撃: 誤った予測を行うためにモデルを誤解させるように設計された入力データの操作。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33554367023486936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning has brought significant advances in cybersecurity, particularly in the area of intrusion detection systems. This improvements can be mostly attributed to the ability of machine learning algorithms to identify complex relations between features in the data and to generalize well to unseen samples. Deep neural networks in particular contributed to this progress by enabling the analysis of large amounts of training data, significantly enhancing detection performance. However, machine learning models are vulnerable to adversarial attacks: manipulations of input data designed to mislead the models into making incorrect predictions. While much attention has been given to adversarial threats in unstructured data such as text and images, their effectiveness in structured data such as network traffic has not been as thoroughly explored. This survey seeks to fill this gap by providing an critical review of machine learning-based Network Intrusion Detection Systems (NIDS) and a thorough analysis of their vulnerability to adversarial attacks. We critically review existing NIDS research, highlighting key trends, strengths, and limitations, and we identify gaps in understanding that require further exploration. We further discuss emerging challenges and offer insights for developing more robust and resilient NIDS models. In summary, this paper aims to enhance understanding of adversarial attacks and defenses in NIDS and guide future research in improving the robustness of machine learning models in cybersecurity applications.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は、特に侵入検知システムの領域において、サイバーセキュリティに大きな進歩をもたらした。
この改善は主に、機械学習アルゴリズムがデータの機能間の複雑な関係を識別し、見つからないサンプルをうまく一般化する能力に起因している。
特にディープニューラルネットワークは、大量のトレーニングデータの解析を可能にし、検出性能を大幅に向上することで、この進歩に寄与した。
しかし、機械学習モデルは敵の攻撃に対して脆弱である:誤った予測を行うようにモデルを誤解させるように設計された入力データの操作。
テキストや画像などの非構造化データにおける敵対的脅威に対して多くの注意が向けられているが、ネットワークトラフィックのような構造化データにおけるその有効性は、十分に調査されていない。
この調査は、機械学習ベースのネットワーク侵入検知システム(NIDS)の批判的なレビューと、敵攻撃に対する脆弱性の徹底的な分析を提供することで、このギャップを埋めようとしている。
我々は、既存のNIDS研究を批判的にレビューし、重要なトレンド、強み、限界を強調し、さらなる探索を必要とする理解のギャップを特定する。
さらに、新たな課題について議論し、より堅牢でレジリエントなNIDSモデルを開発するための洞察を提供する。
本稿では,NIDSにおける敵攻撃と防御の理解を深め,サイバーセキュリティアプリケーションにおける機械学習モデルの堅牢性向上に向けた今後の研究を導くことを目的とする。
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