論文の概要: A Comprehensive Comparative Study of Individual ML Models and Ensemble Strategies for Network Intrusion Detection Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15597v1
- Date: Mon, 21 Oct 2024 02:44:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:21:38.968412
- Title: A Comprehensive Comparative Study of Individual ML Models and Ensemble Strategies for Network Intrusion Detection Systems
- Title（参考訳）: ネットワーク侵入検知システムにおける個別MLモデルとアンサンブル戦略の総合的比較
- Authors: Ismail Bibers, Osvaldo Arreche, Mustafa Abdallah,
- Abstract要約: 本稿では,ネットワーク侵入検知タスクにおける個々のモデルとアンサンブル手法を評価するためのアンサンブル学習フレームワークを提案する。
本フレームワークは,入力データセットのロード,個々のモデルとアンサンブル手法のトレーニング,評価指標の生成を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1587112467663427
- License:
- Abstract: The escalating frequency of intrusions in networked systems has spurred the exploration of new research avenues in devising artificial intelligence (AI) techniques for intrusion detection systems (IDS). Various AI techniques have been used to automate network intrusion detection tasks, yet each model possesses distinct strengths and weaknesses. Selecting the optimal model for a given dataset can pose a challenge, necessitating the exploration of ensemble methods to enhance generalization and applicability in network intrusion detection. This paper addresses this gap by conducting a comprehensive evaluation of diverse individual models and both simple and advanced ensemble methods for network IDS. We introduce an ensemble learning framework tailored for assessing individual models and ensemble methods in network intrusion detection tasks. Our framework encompasses the loading of input datasets, training of individual models and ensemble methods, and the generation of evaluation metrics. Furthermore, we incorporate all features across individual models and ensemble techniques. The study presents results for our framework, encompassing 14 methods, including various bagging, stacking, blending, and boosting techniques applied to multiple base learners such as decision trees, neural networks, and among others. We evaluate the framework using two distinct network intrusion datasets, RoEduNet-SIMARGL2021 and CICIDS-2017, each possessing unique characteristics. Additionally, we categorize AI models based on their performances on our evaluation metrics and via their confusion matrices. Our assessment demonstrates the efficacy of learning across most setups explored in this study. Furthermore, we contribute to the community by releasing our source codes, providing a foundational ensemble learning framework for network intrusion detection.
- Abstract（参考訳）: ネットワークシステムにおける侵入のエスカレート頻度は、侵入検知システム(IDS)のための人工知能(AI)技術開発における新たな研究の道の開拓に拍車をかけた。
ネットワーク侵入検出タスクを自動化するために、さまざまなAI技術が使用されているが、それぞれのモデルは異なる強度と弱点を持っている。
与えられたデータセットの最適モデルを選択することは、ネットワーク侵入検出における一般化と適用性を高めるためにアンサンブル手法の探索を必要とする。
本稿では,多様な個人モデルの包括的評価と,ネットワークIDSのための単純なアンサンブル手法と高度なアンサンブル手法により,このギャップに対処する。
本稿では,ネットワーク侵入検知タスクにおける個々のモデルとアンサンブル手法を評価するためのアンサンブル学習フレームワークを提案する。
本フレームワークは,入力データセットのロード,個々のモデルとアンサンブル手法のトレーニング,評価指標の生成を含む。
さらに、個々のモデルとアンサンブル技術にまたがって全ての機能を組み込む。
本研究は,意思決定木やニューラルネットワークなど,複数の基礎学習者に適用された,さまざまなバッジ,積み重ね,ブレンディング,強化技術を含む14の手法を網羅する。
我々は,2つの異なるネットワーク侵入データセット,RoEduNet-SIMARGL2021とCICIDS-2017を用いて,それぞれ固有の特徴を有するフレームワークの評価を行った。
さらに、評価指標に基づいてAIモデルを分類し、その混乱行列を用いて分類する。
本研究は,本研究における学習の有効性を実証するものである。
さらに、我々は、ソースコードをリリースし、ネットワーク侵入検知のための基礎的なアンサンブル学習フレームワークを提供することにより、コミュニティに貢献する。
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