論文の概要: A Comparative Analysis of DNN-based White-Box Explainable AI Methods in Network Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07801v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 02:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:55.115329
• Title: A Comparative Analysis of DNN-based White-Box Explainable AI Methods in Network Security
• Title（参考訳）: ネットワークセキュリティにおけるDNNベースのWhite-Box Explainable AI手法の比較分析
• Authors: Osvaldo Arreche, Mustafa Abdallah,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデルのエンドツーエンドフレームワークを用いて,NIDSのWhite-Box XAI技術(特にLRP,IG,DeepLift)を適用し,評価する。 グローバルおよび地域の範囲を評価し,6つの異なる評価尺度(記述精度,疎度,安定性,堅牢性,効率,完全性)について検討する。 その結果,White-box XAI技術を用いることで,IDSにとって重要な指標であるロバスト性や完全性が高く評価されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3022753212679383
• License:
• Abstract: New research focuses on creating artificial intelligence (AI) solutions for network intrusion detection systems (NIDS), drawing its inspiration from the ever-growing number of intrusions on networked systems, increasing its complexity and intelligibility. Hence, the use of explainable AI (XAI) techniques in real-world intrusion detection systems comes from the requirement to comprehend and elucidate black-box AI models to security analysts. In an effort to meet such requirements, this paper focuses on applying and evaluating White-Box XAI techniques (particularly LRP, IG, and DeepLift) for NIDS via an end-to-end framework for neural network models, using three widely used network intrusion datasets (NSL-KDD, CICIDS-2017, and RoEduNet-SIMARGL2021), assessing its global and local scopes, and examining six distinct assessment measures (descriptive accuracy, sparsity, stability, robustness, efficiency, and completeness). We also compare the performance of white-box XAI methods with black-box XAI methods. The results show that using White-box XAI techniques scores high in robustness and completeness, which are crucial metrics for IDS. Moreover, the source codes for the programs developed for our XAI evaluation framework are available to be improved and used by the research community.
• Abstract（参考訳）: 新たな研究は、ネットワーク侵入検知システム(NIDS)のための人工知能(AI)ソリューションの作成に焦点が当てられ、ネットワークシステムへの継続的な侵入からインスピレーションを得て、その複雑さと知性を高めている。 したがって、実世界の侵入検知システムにおける説明可能なAI(XAI)技術の使用は、ブラックボックスAIモデルの理解と解明をセキュリティアナリストに要求することに由来する。 このような要件を満たすために,ニューラルネットワークモデルのためのエンドツーエンドフレームワークを用いたNIDSのWhite-Box XAI技術(特にLRP,IG,DeepLift)の適用と評価,広範に使用されている3つのネットワーク侵入データセット(NSL-KDD,CICIDS-2017,RoEduNet-SIMARGL2021)の使用,グローバルおよびローカルスコープの評価,6つの個別評価尺度(記述精度,空間性,安定性,堅牢性,効率性,完全性)について検討する。 また,White-box XAI法とBlack-box XAI法の比較を行った。 その結果,White-box XAI技術は,IDSにとって重要な指標であるロバスト性や完全性が高いことがわかった。 また、XAI評価フレームワークのために開発されたプログラムのソースコードも、研究コミュニティによって改善され、利用することができる。

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