論文の概要: SOUL: A Semi-supervised Open-world continUal Learning method for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00911v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 17:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:14.667016
• Title: SOUL: A Semi-supervised Open-world continUal Learning method for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: SOUL:ネットワーク侵入検知のための半教師付きオープンワールド連続学習手法
• Authors: Suresh Kumar Amalapuram, Shreya Kumar, Bheemarjuna Reddy Tamma, Sumohana Channappayya,
• Abstract要約: 本研究では,ラベル不足とオープンワールド学習(OWL)の設定に着目し,連続学習に基づくネットワーク侵入検出(NID)の攻撃クラス検出を改善する。 我々は,NID のOWLを SOUL と呼ばれる半教師付き連続学習法として定式化し,限定的な注釈付きデータを用いて,完全教師付きモデルと同等の分類性能を実現する。 提案手法は,4つの標準ネットワーク侵入検出データセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8148957592979427
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• Abstract: Fully supervised continual learning methods have shown improved attack traffic detection in a closed-world learning setting. However, obtaining fully annotated data is an arduous task in the security domain. Further, our research finds that after training a classifier on two days of network traffic, the performance decay of attack class detection over time (computed using the area under the time on precision-recall AUC of the attack class) drops from 0.985 to 0.506 on testing with three days of new test samples. In this work, we focus on label scarcity and open-world learning (OWL) settings to improve the attack class detection of the continual learning-based network intrusion detection (NID). We formulate OWL for NID as a semi-supervised continual learning-based method, dubbed SOUL, to achieve the classifier performance on par with fully supervised models while using limited annotated data. The proposed method is motivated by our empirical observation that using gradient projection memory (constructed using buffer memory samples) can significantly improve the detection performance of the attack (minority) class when trained using partially labeled data. Further, using the classifier's confidence in conjunction with buffer memory, SOUL generates high-confidence labels whenever it encounters OWL tasks closer to seen tasks, thus acting as a label generator. Interestingly, SOUL efficiently utilizes samples in the buffer memory for sample replay to avoid catastrophic forgetting, construct the projection memory, and assist in generating labels for unseen tasks. The proposed method is evaluated on four standard network intrusion detection datasets, and the performance results are closer to the fully supervised baselines using at most 20% labeled data while reducing the data annotation effort in the range of 11 to 45% for unseen data.
• Abstract（参考訳）: 完全教師付き連続学習法では,閉世界学習環境における攻撃トラフィック検出の改善が示されている。 しかし、完全なアノテートされたデータを取得することは、セキュリティ領域における困難な作業である。 さらに,ネットワークトラフィックの2日間で分類器を訓練した後,3日間の試験試験において,攻撃クラス検出性能が0.985から0.506に低下することが判明した。 本研究では,ラベル不足とオープンワールド学習(OWL)の設定に着目し,連続学習に基づくネットワーク侵入検出(NID)の攻撃クラス検出を改善する。 我々は,NID のOWLを SOUL と呼ばれる半教師付き連続学習法として定式化し,限定的な注釈付きデータを用いて,完全教師付きモデルと同等の分類性能を実現する。 提案手法は, グラデーションプロジェクションメモリ(バッファメモリサンプルを用いた構成)を用いて, 部分的にラベル付けされたデータを用いてトレーニングした場合の攻撃(マイノリティ)クラスの検出性能を著しく向上させることができるという経験的観察に動機づけられた。 さらに、バッファメモリと連動して分類器の信頼性を利用して、SOULはOWLタスクに遭遇するたびに高信頼のラベルを生成し、ラベルジェネレータとして機能する。 興味深いことに、SOULはバッファメモリのサンプルを効率的に利用してサンプル再生を行い、破滅的な忘れを回避し、プロジェクションメモリを構築し、目に見えないタスクのラベルを生成する。 提案手法は4つの標準ネットワーク侵入検出データセットで評価され、性能は20%以上のラベル付きデータを用いて完全に教師付きベースラインに近づき、未確認データに対して11～45%の範囲でデータアノテーションの労力を削減した。

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