論文の概要: Adversarial Challenges in Network Intrusion Detection Systems: Research Insights and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18736v3
- Date: Tue, 22 Oct 2024 09:49:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 05:32:49.715481
- 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 Kbidi, Luigi V. Mancini,
- Abstract要約: 本稿では,機械学習を用いたネットワーク侵入検知システム(NIDS)の総合的なレビューを行う。
NIDSにおける既存の研究を批判的に検討し、重要なトレンド、強み、限界を強調した。
我々は、この分野における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の開発に向けた洞察を提供する。
- 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 development of Intrusion Detection Systems (IDS). These improvements are mainly attributed to the ability of machine learning algorithms to identify complex relationships between features and effectively generalize to unseen data. 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 remain vulnerable to adversarial attacks, where carefully crafted input data can mislead the model into making incorrect predictions. While adversarial threats in unstructured data, such as images and text, have been extensively studied, their impact on structured data like network traffic is less explored. This survey aims to address this gap by providing a comprehensive review of machine learning-based Network Intrusion Detection Systems (NIDS) and thoroughly analyzing their susceptibility to adversarial attacks. We critically examine existing research in NIDS, highlighting key trends, strengths, and limitations, while identifying areas that require further exploration. Additionally, we discuss emerging challenges in the field and offer insights for the development of more robust and resilient NIDS. In summary, this paper enhances the 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(IDS)の開発において、サイバーセキュリティに大きな進歩をもたらした。
これらの改善は主に、機械学習アルゴリズムが特徴間の複雑な関係を識別し、目に見えないデータに効果的に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なままであり、慎重に構築された入力データによってモデルが誤った予測を下す可能性がある。
画像やテキストなどの非構造化データに対する敵対的脅威は広く研究されているが、ネットワークトラフィックのような構造化データへの影響は調査されていない。
本調査は、機械学習に基づくネットワーク侵入検知システム(NIDS)の総合的なレビューと、敵攻撃に対する感受性を徹底的に分析することで、このギャップに対処することを目的としている。
我々は、NIDSにおける既存の研究を批判的に検討し、重要なトレンド、強み、限界を強調しながら、さらなる探索を必要とする領域を特定します。
さらに、この分野における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の開発に向けた洞察を提供する。
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指導する。
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