論文の概要: A Survey for Deep Reinforcement Learning Based Network Intrusion Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07612v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 13:39:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 15:56:40.652187
- Title: A Survey for Deep Reinforcement Learning Based Network Intrusion Detection
- Title（参考訳）: 深層強化学習に基づくネットワーク侵入検出に関する調査
- Authors: Wanrong Yang, Alberto Acuto, Yihang Zhou, Dominik Wojtczak,
- Abstract要約: 本稿では,ネットワーク侵入検出における深部強化学習(DRL)の可能性と課題について考察する。
DRLモデルの性能は分析され、DRLは将来性を持っているが、近年の多くの技術は未解明のままである。
この論文は、現実世界のネットワークシナリオにおけるDRLの展開とテストを強化するための推奨事項で締めくくっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.493620624883548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cyber-attacks are becoming increasingly sophisticated and frequent, highlighting the importance of network intrusion detection systems. This paper explores the potential and challenges of using deep reinforcement learning (DRL) in network intrusion detection. It begins by introducing key DRL concepts and frameworks, such as deep Q-networks and actor-critic algorithms, and reviews recent research utilizing DRL for intrusion detection. The study evaluates challenges related to model training efficiency, detection of minority and unknown class attacks, feature selection, and handling unbalanced datasets. The performance of DRL models is comprehensively analyzed, showing that while DRL holds promise, many recent technologies remain underexplored. Some DRL models achieve state-of-the-art results on public datasets, occasionally outperforming traditional deep learning methods. The paper concludes with recommendations for enhancing DRL deployment and testing in real-world network scenarios, with a focus on Internet of Things intrusion detection. It discusses recent DRL architectures and suggests future policy functions for DRL-based intrusion detection. Finally, the paper proposes integrating DRL with generative methods to further improve performance, addressing current gaps and supporting more robust and adaptive network intrusion detection systems.
- Abstract（参考訳）: サイバー攻撃はますます洗練され、頻繁になり、ネットワーク侵入検知システムの重要性を強調している。
本稿では,ネットワーク侵入検出における深部強化学習(DRL)の可能性と課題について考察する。
まず、Q-networksやアクター批判アルゴリズムといった重要なDRLの概念とフレームワークを導入し、侵入検知にDRLを利用した最近の研究をレビューする。
この研究は、モデルのトレーニング効率、少数派および未知のクラス攻撃の検出、特徴選択、バランスの取れないデータセットの処理に関する課題を評価する。
DRLモデルの性能は包括的に分析され、DRLは約束を保っているが、近年の多くの技術は未解明のままであることを示している。
いくつかのDRLモデルは、パブリックデータセット上で最先端の結果を達成し、時として従来のディープラーニング手法よりも優れています。
論文は、実際のネットワークシナリオにおけるDRLデプロイメントとテストの強化を推奨し、モノのインターネット侵入検出に焦点をあてる。
近年のDRLアーキテクチャについて論じ,DRLによる侵入検知のための今後のポリシー機能を提案する。
最後に,DRLと生成手法の統合による性能向上,現在のギャップへの対処,より堅牢で適応的なネットワーク侵入検知システムのサポートを提案する。
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