論文の概要: A Review of the Duality of Adversarial Learning in Network Intrusion: Attacks and Countermeasures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13880v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 14:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 13:22:36.219487
• Title: A Review of the Duality of Adversarial Learning in Network Intrusion: Attacks and Countermeasures
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入における対人学習の二重性:攻撃と対策
• Authors: Shalini Saini, Anitha Chennamaneni, Babatunde Sawyerr,
• Abstract要約: 敵対的攻撃、特にディープラーニングモデルの脆弱性を狙った攻撃は、サイバーセキュリティに対するニュアンスで重大な脅威となる。 本研究は,データポジショニング,テストタイムエベイション,リバースエンジニアリングなど,敵対的な学習の脅威について論じる。 我々の研究は、敵の攻撃によって引き起こされるネットワークセキュリティとプライバシの潜在的な侵害に対処するための防御メカニズムを強化するための基盤となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Deep learning solutions are instrumental in cybersecurity, harnessing their ability to analyze vast datasets, identify complex patterns, and detect anomalies. However, malevolent actors can exploit these capabilities to orchestrate sophisticated attacks, posing significant challenges to defenders and traditional security measures. Adversarial attacks, particularly those targeting vulnerabilities in deep learning models, present a nuanced and substantial threat to cybersecurity. Our study delves into adversarial learning threats such as Data Poisoning, Test Time Evasion, and Reverse Engineering, specifically impacting Network Intrusion Detection Systems. Our research explores the intricacies and countermeasures of attacks to deepen understanding of network security challenges amidst adversarial threats. In our study, we present insights into the dynamic realm of adversarial learning and its implications for network intrusion. The intersection of adversarial attacks and defenses within network traffic data, coupled with advances in machine learning and deep learning techniques, represents a relatively underexplored domain. Our research lays the groundwork for strengthening defense mechanisms to address the potential breaches in network security and privacy posed by adversarial attacks. Through our in-depth analysis, we identify domain-specific research gaps, such as the scarcity of real-life attack data and the evaluation of AI-based solutions for network traffic. Our focus on these challenges aims to stimulate future research efforts toward the development of resilient network defense strategies.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングソリューションはサイバーセキュリティに役立ち、膨大なデータセットを分析し、複雑なパターンを特定し、異常を検出する能力を活用する。 しかし、悪意ある俳優はこれらの能力を利用して高度な攻撃を組織し、守備隊や伝統的な治安対策に重大な課題を提起することができる。 敵対的攻撃、特にディープラーニングモデルの脆弱性を狙った攻撃は、サイバーセキュリティに対するニュアンスで重大な脅威となる。 本研究は,特にネットワーク侵入検知システムに影響を及ぼす,データポジショニング,テストタイムエクスポーテーション,リバースエンジニアリングなどの敵対的学習脅威について検討する。 本研究は,攻撃の複雑さと対策を探求し,敵の脅威に対するネットワークセキュリティの課題の理解を深めるものである。 本研究では,敵対的学習の動的領域とそのネットワーク侵入に対する影響について考察する。 ネットワークトラフィックデータ内の敵の攻撃と防御の交差は、機械学習とディープラーニング技術の進歩と相まって、比較的未探索の領域を表している。 我々の研究は、敵の攻撃によって引き起こされるネットワークセキュリティとプライバシの潜在的な侵害に対処するための防御メカニズムを強化するための基盤となる。 詳細な分析を通じて、実生活の攻撃データの不足や、ネットワークトラフィックに対するAIベースのソリューションの評価など、ドメイン固有の研究ギャップを特定します。 これらの課題に焦点が当てられるのは、回復力のあるネットワーク防衛戦略の開発に向けた今後の研究努力を刺激することである。

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