論文の概要: LENS-XAI: Redefining Lightweight and Explainable Network Security through Knowledge Distillation and Variational Autoencoders for Scalable Intrusion Detection in Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00790v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 10:00:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:17:47.453247
• Title: LENS-XAI: Redefining Lightweight and Explainable Network Security through Knowledge Distillation and Variational Autoencoders for Scalable Intrusion Detection in Cybersecurity
• Title（参考訳）: LENS-XAI:サイバーセキュリティにおけるスケーラブル侵入検知のための知識蒸留と変分オートエンコーダによる軽量・説明可能なネットワークセキュリティの再定義
• Authors: Muhammet Anil Yagiz, Polat Goktas,
• Abstract要約: 本研究は軽量説明可能ネットワークセキュリティフレームワーク(LENS-XAI)を紹介する。 LENS-XAIは、堅牢な侵入検知と、拡張された解釈可能性とスケーラビリティを組み合わせる。 本研究は, 計算効率, 特徴解釈可能性, 実世界の応用性に対処することで, IDSの進歩に大きく貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The rapid proliferation of Industrial Internet of Things (IIoT) systems necessitates advanced, interpretable, and scalable intrusion detection systems (IDS) to combat emerging cyber threats. Traditional IDS face challenges such as high computational demands, limited explainability, and inflexibility against evolving attack patterns. To address these limitations, this study introduces the Lightweight Explainable Network Security framework (LENS-XAI), which combines robust intrusion detection with enhanced interpretability and scalability. LENS-XAI integrates knowledge distillation, variational autoencoder models, and attribution-based explainability techniques to achieve high detection accuracy and transparency in decision-making. By leveraging a training set comprising 10% of the available data, the framework optimizes computational efficiency without sacrificing performance. Experimental evaluation on four benchmark datasets: Edge-IIoTset, UKM-IDS20, CTU-13, and NSL-KDD, demonstrates the framework's superior performance, achieving detection accuracies of 95.34%, 99.92%, 98.42%, and 99.34%, respectively. Additionally, the framework excels in reducing false positives and adapting to complex attack scenarios, outperforming existing state-of-the-art methods. Key strengths of LENS-XAI include its lightweight design, suitable for resource-constrained environments, and its scalability across diverse IIoT and cybersecurity contexts. Moreover, the explainability module enhances trust and transparency, critical for practical deployment in dynamic and sensitive applications. This research contributes significantly to advancing IDS by addressing computational efficiency, feature interpretability, and real-world applicability. Future work could focus on extending the framework to ensemble AI systems for distributed environments, further enhancing its robustness and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 産業用IoT(Industrial Internet of Things, IIoT)システムの急速な普及は、新興のサイバー脅威と戦うために、高度な、解釈可能な、スケーラブルな侵入検知システム(IDS)を必要とする。 従来のIDSは、高い計算要求、限られた説明可能性、進化する攻撃パターンに対する柔軟性といった課題に直面している。 これらの制約に対処するために、堅牢な侵入検知と拡張可能な解釈可能性とスケーラビリティを組み合わせた軽量説明型ネットワークセキュリティフレームワーク(LENS-XAI)を導入する。 LENS-XAIは、知識蒸留、変分オートエンコーダモデル、帰属に基づく説明可能性技術を統合し、意思決定における高い検出精度と透明性を実現する。 利用可能なデータの10%からなるトレーニングセットを活用することにより、パフォーマンスを犠牲にすることなく、計算効率を最適化する。 Edge-IIoTset、UKM-IDS20、CTU-13、NSL-KDDの4つのベンチマークデータセットに対する実験的評価は、フレームワークの優れた性能を示し、検出精度はそれぞれ95.34%、99.92%、98.42%、99.34%である。 さらに、フレームワークは偽陽性を減らし、複雑な攻撃シナリオに適応し、既存の最先端メソッドよりも優れている。 LENS-XAIの主な強みは、リソース制約のある環境に適した軽量な設計と、さまざまなIIoTおよびサイバーセキュリティコンテキストにわたるスケーラビリティである。 さらに、説明可能性モジュールは信頼性と透明性を高め、動的で機密性の高いアプリケーションへの実践的なデプロイに不可欠である。 本研究は, 計算効率, 特徴解釈可能性, 実世界の応用性に対処することで, IDSの進歩に大きく貢献する。 今後の作業は、フレームワークを拡張して、分散環境のAIシステムをアンサンブルすることに集中し、堅牢性と適応性をさらに強化する。

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