論文の概要: AI/ML Based Detection and Categorization of Covert Communication in IPv6 Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10627v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 02:05:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:25:57.993397
• Title: AI/ML Based Detection and Categorization of Covert Communication in IPv6 Network
• Title（参考訳）: IPv6ネットワークにおけるAI/MLによるカバート通信の検出と分類
• Authors: Mohammad Wali Ur Rahman, Yu-Zheng Lin, Carter Weeks, David Ruddell, Jeff Gabriellini, Bill Hayes, Salim Hariri, Edward V. Ziegler Jr,
• Abstract要約: IPv6拡張ヘッダーにより、攻撃者は秘密チャンネルやセキュリティメカニズムをバイパスでき、潜在的なデータ漏洩やシステムの侵入につながる。 包括的コミュニケーションの検出、インジェクションの進化、データの不足といった複雑さは、マシンラーニングモデルの構築を難しくする。 本研究では、包括的な機械学習技術を用いて、脅威を検出するために提案したモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8130739369606821
• License:
• Abstract: The flexibility and complexity of IPv6 extension headers allow attackers to create covert channels or bypass security mechanisms, leading to potential data breaches or system compromises. The mature development of machine learning has become the primary detection technology option used to mitigate covert communication threats. However, the complexity of detecting covert communication, evolving injection techniques, and scarcity of data make building machine-learning models challenging. In previous related research, machine learning has shown good performance in detecting covert communications, but oversimplified attack scenario assumptions cannot represent the complexity of modern covert technologies and make it easier for machine learning models to detect covert communications. To bridge this gap, in this study, we analyzed the packet structure and network traffic behavior of IPv6, used encryption algorithms, and performed covert communication injection without changing network packet behavior to get closer to real attack scenarios. In addition to analyzing and injecting methods for covert communications, this study also uses comprehensive machine learning techniques to train the model proposed in this study to detect threats, including traditional decision trees such as random forests and gradient boosting, as well as complex neural network architectures such as CNNs and LSTMs, to achieve detection accuracy of over 90\%. This study details the methods used for dataset augmentation and the comparative performance of the applied models, reinforcing insights into the adaptability and resilience of the machine learning application in IPv6 covert communication. In addition, we also proposed a Generative AI-assisted interpretation concept based on prompt engineering as a preliminary study of the role of Generative AI agents in covert communication.
• Abstract（参考訳）: IPv6拡張ヘッダの柔軟性と複雑さにより、攻撃者は秘密チャンネルを作成したり、セキュリティメカニズムをバイパスすることができる。 機械学習の成熟した開発は、秘密通信の脅威を軽減するために使用される主要な検出技術オプションとなっている。 しかし、包括的コミュニケーションの検出、進化するインジェクション技術、データの不足といった複雑さは、機械学習モデルの構築を困難にしている。 これまでの研究では、機械学習は隠蔽通信の検出に優れた性能を示してきたが、過度に単純化された攻撃シナリオの仮定は現代の隠蔽技術の複雑さを表現できず、機械学習モデルによる隠蔽通信の検出が容易になった。 このギャップを埋めるために,本研究では,IPv6のパケット構造とネットワークトラフィックの挙動を解析し,暗号化アルゴリズムを用いて,ネットワークパケットの挙動を変化させることなく秘密の通信インジェクションを行い,実際の攻撃シナリオに近づく。 本研究は,隠蔽通信の手法の解析と注入に加えて,ランダム森林や勾配向上といった従来の決定木や,CNNやLSTMといった複雑なニューラルネットワークアーキテクチャなどの脅威を検知し,90%以上の検出精度を達成するために,包括的機械学習技術を用いて,本研究で提案したモデルを訓練する。 本研究は,IPv6秘密通信における機械学習アプリケーションの適応性とレジリエンスに関する洞察を深め,データセット拡張と適用モデルの比較性能向上に使用する手法について詳述する。 さらに,情報通信における生成AIエージェントの役割の予備研究として,プロンプトエンジニアリングに基づく生成AI支援解釈の概念も提案した。

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