Fugu-MT 論文翻訳(概要): XAI-based Feature Selection for Improved Network Intrusion Detection Systems

論文の概要: XAI-based Feature Selection for Improved Network Intrusion Detection Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10050v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 00:24:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-10-30 03:23:50.252650
Title: XAI-based Feature Selection for Improved Network Intrusion Detection Systems
Title（参考訳）: 改良型ネットワーク侵入検知システムのためのXAIによる特徴選択
Authors: Osvaldo Arreche, Tanish Guntur, Mustafa Abdallah,
Abstract要約: 本稿では,この問題にeXplainable AI(XAI)メソッドを適用する新しい方法を提案することにより,侵入検知システム(IDS)の特徴選択問題に取り組む。我々は、新しい5つの属性選択法と組み合わせて、異なるAI手法に由来する重要な属性を同定する。我々は、現在最先端の機能選択戦略をXAIベースの機能選択手法と比較し、この研究で提案されたXAIベースのアプローチを使用することで、ほとんどのAIモデルの性能が向上することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1587112467663427
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Explainability and evaluation of AI models are crucial parts of the security of modern intrusion detection systems (IDS) in the network security field, yet they are lacking. Accordingly, feature selection is essential for such parts in IDS because it identifies the most paramount features, enhancing attack detection and its description. In this work, we tackle the feature selection problem for IDS by suggesting new ways of applying eXplainable AI (XAI) methods for this problem. We identify the crucial attributes originated by distinct AI methods in tandem with the novel five attribute selection methods. We then compare many state-of-the-art feature selection strategies with our XAI-based feature selection methods, showing that most AI models perform better when using the XAI-based approach proposed in this work. By providing novel feature selection techniques and establishing the foundation for several XAI-based strategies, this research aids security analysts in the AI decision-making reasoning of IDS by providing them with a better grasp of critical intrusion traits. Furthermore, we make the source codes available so that the community may develop additional models on top of our foundational XAI-based feature selection framework.
Abstract（参考訳）: AIモデルの説明可能性と評価は、ネットワークセキュリティ分野における現代の侵入検知システム(IDS)のセキュリティの重要な部分であるが、それらは欠落している。したがって、IDSのこうした部分において、最も重要な特徴を識別し、攻撃検出の強化とその記述を行うため、特徴選択が不可欠である。本研究では,この問題にeXplainable AI(XAI)メソッドを適用する新しい方法を提案することで,IDSの機能選択問題に取り組む。我々は、新しい5つの属性選択法と組み合わせて、異なるAI手法に由来する重要な属性を同定する。次に、最先端の機能選択戦略をXAIベースの機能選択手法と比較し、この研究で提案されたXAIベースのアプローチを使用することで、ほとんどのAIモデルのパフォーマンスが向上することを示す。この研究は、新しい特徴選択技術を提供し、いくつかのXAIベースの戦略の基礎を確立することにより、重要な侵入特性をよりよく把握することで、IDSの意思決定推論におけるセキュリティアナリストを支援する。さらに、XAIベースの機能選択フレームワーク上に、コミュニティが追加モデルを開発できるようにソースコードを利用可能にしています。

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