論文の概要: Continual Learning with Strategic Selection and Forgetting for Network Intrusion Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16264v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 08:00:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:29:18.840997
• Title: Continual Learning with Strategic Selection and Forgetting for Network Intrusion Detection
• Title（参考訳）: ネットワーク侵入検出のための戦略選択と予測による連続学習
• Authors: Xinchen Zhang, Running Zhao, Zhihan Jiang, Handi Chen, Yulong Ding, Edith C. H. Ngai, Shuang-Hua Yang,
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)はデジタルインフラの保護に不可欠である。 本稿では,IDSの新しい連続学習手法であるSSF(Strategic Selection and Forgetting)を提案する。 提案手法は,新しいサンプルを選択的に選択する戦略的サンプル選択アルゴリズムと,古いサンプルをドロップする戦略的忘れ機構を備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3399691183255165
• License:
• Abstract: Intrusion Detection Systems (IDS) are crucial for safeguarding digital infrastructure. In dynamic network environments, both threat landscapes and normal operational behaviors are constantly changing, resulting in concept drift. While continuous learning mitigates the adverse effects of concept drift, insufficient attention to drift patterns and excessive preservation of outdated knowledge can still hinder the IDS's adaptability. In this paper, we propose SSF (Strategic Selection and Forgetting), a novel continual learning method for IDS, providing continuous model updates with a constantly refreshed memory buffer. Our approach features a strategic sample selection algorithm to select representative new samples and a strategic forgetting mechanism to drop outdated samples. The proposed strategic sample selection algorithm prioritizes new samples that cause the `drifted' pattern, enabling the model to better understand the evolving landscape. Additionally, we introduce strategic forgetting upon detecting significant drift by discarding outdated samples to free up memory, allowing the incorporation of more recent data. SSF captures evolving patterns effectively and ensures the model is aligned with the change of data patterns, significantly enhancing the IDS's adaptability to concept drift. The state-of-the-art performance of SSF on NSL-KDD and UNSW-NB15 datasets demonstrates its superior adaptability to concept drift for network intrusion detection.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)はデジタルインフラの保護に不可欠である。 動的ネットワーク環境では、脅威ランドスケープと通常の運用動作が常に変化しており、概念の漂流をもたらす。 継続的学習はコンセプトドリフトの悪影響を緩和するが、ドリフトパターンへの十分な注意と時代遅れの知識の過剰な保存はIDSの適応性を妨げている。 本稿では,IDSの新しい連続学習手法であるSSF(Strategic Selection and Forgetting)を提案する。 提案手法は,新しいサンプルを選択的に選択する戦略的サンプル選択アルゴリズムと,古いサンプルをドロップする戦略的忘れ機構を備える。 提案した戦略サンプル選択アルゴリズムは,'drifted'パターンの原因となる新しいサンプルを優先し,モデルが進化する景観をよりよく理解できるようにする。 さらに, 古いサンプルを捨ててメモリを解放し, より最近のデータを組み込むことによって, 重要なドリフトを検出するための戦略的忘れ込みを導入する。 SSFは進化するパターンを効果的にキャプチャし、モデルがデータパターンの変化に合わせていることを保証する。 NSL-KDDとUNSW-NB15データセットにおけるSFの最先端性能は、ネットワーク侵入検出のためのコンセプトドリフトに優れた適応性を示す。

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