論文の概要: AnomalyAID: Reliable Interpretation for Semi-supervised Network Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11293v2
• Date: Mon, 24 Feb 2025 04:27:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 18:15:43.510134
• Title: AnomalyAID: Reliable Interpretation for Semi-supervised Network Anomaly Detection
• Title（参考訳）: AnomalyAID: 半教師付きネットワーク異常検出のための信頼性のある解釈
• Authors: Yachao Yuan, Yu Huang, Jin Wang,
• Abstract要約: 半教師付き学習は,ネットワーク異常検出アプリケーションにおいて重要な役割を担っている。 解釈可能性の欠如は、実際に半教師付きフレームワークを採用する上で重要な障壁となる。 本稿では,異常検出過程を解釈可能とし,解釈結果の信頼性を向上させるための異常AIDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.587032325025624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Semi-supervised Learning plays a crucial role in network anomaly detection applications, however, learning anomaly patterns with limited labeled samples is not easy. Additionally, the lack of interpretability creates key barriers to the adoption of semi-supervised frameworks in practice. Most existing interpretation methods are developed for supervised/unsupervised frameworks or non-security domains and fail to provide reliable interpretations. In this paper, we propose AnomalyAID, a general framework aiming to (1) make the anomaly detection process interpretable and improve the reliability of interpretation results, and (2) assign high-confidence pseudo labels to unlabeled samples for improving the performance of anomaly detection systems with limited supervised data. For (1), we propose a novel interpretation approach that leverages global and local interpreters to provide reliable explanations, while for (2), we design a new two-stage semi-supervised learning framework for network anomaly detection by aligning both stages' model predictions with special constraints. We apply AnomalyAID over two representative network anomaly detection tasks and extensively evaluate AnomalyAID with representative prior works. Experimental results demonstrate that AnomalyAID can provide accurate detection results with reliable interpretations for semi-supervised network anomaly detection systems. The code is available at: https://github.com/M-Code-Space/AnomalyAID.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は,ネットワーク異常検出アプリケーションにおいて重要な役割を担っているが,限られたラベル付きサンプルを用いた異常パターンの学習は容易ではない。 さらに、解釈可能性の欠如は、実際に半教師付きフレームワークを採用する上で重要な障壁を生み出します。 既存のほとんどの解釈手法は、監督/教師なしのフレームワークや非セキュリティドメイン向けに開発されており、信頼できる解釈を提供していない。 本稿では,(1)異常検出プロセスの解釈と解釈結果の信頼性向上を目的とした一般的なフレームワークであるAnomalyAIDを提案する。 1)グローバル・ローカル・インタプリタを利用した新しい解釈手法を提案し,(2)ネットワーク異常検出のための2段階の半教師付き学習フレームワークを設計する。 本稿では,2つの代表的なネットワーク異常検出タスクに対してAnomalyAIDを適用し,AnomalyAIDを代表的先行作業で広範囲に評価する。 AnomalyAIDは、半教師付きネットワーク異常検出システムに対して、信頼性の高い解釈で正確な検出結果を提供できることを示す。 コードは、https://github.com/M-Code-Space/AnomalyAIDで入手できる。

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