論文の概要: Investigating Application of Deep Neural Networks in Intrusion Detection System Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15760v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 04:06:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:57:31.561971
• Title: Investigating Application of Deep Neural Networks in Intrusion Detection System Design
• Title（参考訳）: 侵入検知システム設計におけるディープニューラルネットワークの適用性の検討
• Authors: Mofe O. Jeje,
• Abstract要約: 研究の目的は、ディープニューラルネットワーク(DNN)のアプリケーションが、悪意のあるネットワーク侵入を正確に検出し、特定できるかどうかを学習することである。 実験結果は,ネットワーク侵入の分類を正確に正確に識別するためのモデルのサポートを示さなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Despite decades of development, existing IDSs still face challenges in improving detection accuracy, evasion, and detection of unknown attacks. To solve these problems, many researchers have focused on designing and developing IDSs that use Deep Neural Networks (DNN) which provides advanced methods of threat investigation and detection. Given this reason, the motivation of this research then, is to learn how effective applications of Deep Neural Networks (DNN) can accurately detect and identify malicious network intrusion, while advancing the frontiers of their optimal potential use in network intrusion detection. Using the ASNM-TUN dataset, the study used a Multilayer Perceptron modeling approach in Deep Neural Network to identify network intrusions, in addition to distinguishing them in terms of legitimate network traffic, direct network attacks, and obfuscated network attacks. To further enhance the speed and efficiency of this DNN solution, a thorough feature selection technique called Forward Feature Selection (FFS), which resulted in a significant reduction in the feature subset, was implemented. Using the Multilayer Perceptron model, test results demonstrate no support for the model to accurately and correctly distinguish the classification of network intrusion.
• Abstract（参考訳）: 数十年にわたる開発にもかかわらず、既存のIDSは、未知の攻撃の検出精度、回避、検出の改善に依然として課題に直面している。 これらの問題を解決するため、多くの研究者は、脅威の調査と検出の高度な方法を提供するディープニューラルネットワーク(DNN)を使用したIDSの設計と開発に重点を置いてきた。 このような理由から、この研究の動機は、ネットワーク侵入検出における最適な可能性のフロンティアを前進させながら、悪意のあるネットワーク侵入を正確に検出し、特定することのできるディープニューラルネットワーク(DNN)の効果的な応用方法を学ぶことである。 ASNM-TUNデータセットを使用して、研究はディープニューラルネットワークのマルチレイヤパーセプトロンモデリングアプローチを使用して、ネットワークの侵入を識別した。 このDNNソリューションの高速化と効率化を目的として,機能サブセットの大幅な削減を実現したFFS(Forward Feature Selection)と呼ばれる機能選択手法が実装された。 マルチレイヤパーセプトロンモデルを用いて,ネットワーク侵入の分類を正確に正確に識別するためのモデルのサポートは,試験結果では示されていない。

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