論文の概要: Exploring Feature Importance and Explainability Towards Enhanced ML-Based DoS Detection in AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03355v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 19:51:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-07 19:24:48.651475
- Title: Exploring Feature Importance and Explainability Towards Enhanced ML-Based DoS Detection in AI Systems
- Title（参考訳）: AIシステムにおけるMLベースのDoS検出の強化に向けた特徴の重要性と説明可能性の探索
- Authors: Paul Badu Yakubu, Evans Owusu, Lesther Santana, Mohamed Rahouti, Abdellah Chehri, Kaiqi Xiong,
- Abstract要約: Denial of Service(DoS)攻撃は、AIシステムセキュリティの領域において重大な脅威となる。
統計的および機械学習(ML)に基づくDoS分類と検出アプローチは、幅広い特徴選択メカニズムを使用して、ネットワークトラフィックデータセットから特徴サブセットを選択する。
本稿では,MLによるDoS攻撃検出における特徴選択の重要性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3150909292716477
- License:
- Abstract: Denial of Service (DoS) attacks pose a significant threat in the realm of AI systems security, causing substantial financial losses and downtime. However, AI systems' high computational demands, dynamic behavior, and data variability make monitoring and detecting DoS attacks challenging. Nowadays, statistical and machine learning (ML)-based DoS classification and detection approaches utilize a broad range of feature selection mechanisms to select a feature subset from networking traffic datasets. Feature selection is critical in enhancing the overall model performance and attack detection accuracy while reducing the training time. In this paper, we investigate the importance of feature selection in improving ML-based detection of DoS attacks. Specifically, we explore feature contribution to the overall components in DoS traffic datasets by utilizing statistical analysis and feature engineering approaches. Our experimental findings demonstrate the usefulness of the thorough statistical analysis of DoS traffic and feature engineering in understanding the behavior of the attack and identifying the best feature selection for ML-based DoS classification and detection.
- Abstract（参考訳）: デニアル・オブ・サービス(DoS)攻撃は、AIシステムのセキュリティの領域で重大な脅威となり、重大な損失とダウンタイムを引き起こします。
しかし、AIシステムの高い計算要求、動的な振る舞い、データ可変性は、DoS攻撃の監視と検出を困難にしている。
今日では、統計および機械学習(ML)に基づくDoS分類と検出アプローチでは、幅広い特徴選択メカニズムを使用して、ネットワークトラフィックデータセットから機能サブセットを選択する。
特徴選択は、トレーニング時間を短縮しつつ、全体的なモデル性能と攻撃検出精度を向上させる上で重要である。
本稿では,MLによるDoS攻撃検出における特徴選択の重要性について検討する。
具体的には、統計的分析と特徴工学的アプローチを用いて、DoSトラフィックデータセットの全体的なコンポーネントに対する特徴的貢献について検討する。
実験により,DoSトラフィックの統計的解析と特徴工学が,攻撃の振る舞いを理解し,MLに基づくDoS分類と検出のための最適な特徴選択を特定するのに有用であることが示された。
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