論文の概要: CND-IDS: Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14094v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 20:47:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 22:18:11.414244
• Title: CND-IDS: Continual Novelty Detection for Intrusion Detection Systems
• Title（参考訳）: CND-IDS:侵入検知システムの継続的な新規性検出
• Authors: Sean Fuhrman, Onat Gungor, Tajana Rosing,
• Abstract要約: 侵入検知システム(IDS)は、システムデータを監視し、不審な活動に警告することで、IoTとネットワークセキュリティにおいて重要な役割を果たす。 機械学習(ML)がIDSの有望なソリューションとして登場し、高精度な侵入検出を提供する。 i)システムデータの新機能表現を継続的に更新する学習ベースの特徴抽出器と,(ii)主成分分析(PCA)再構成を利用して新たなサイバー攻撃を識別する新規性検出器からなる,連続的ノベルティ検出IDSフレームワークであるCND-IDSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.196884299359838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intrusion detection systems (IDS) play a crucial role in IoT and network security by monitoring system data and alerting to suspicious activities. Machine learning (ML) has emerged as a promising solution for IDS, offering highly accurate intrusion detection. However, ML-IDS solutions often overlook two critical aspects needed to build reliable systems: continually changing data streams and a lack of attack labels. Streaming network traffic and associated cyber attacks are continually changing, which can degrade the performance of deployed ML models. Labeling attack data, such as zero-day attacks, in real-world intrusion scenarios may not be feasible, making the use of ML solutions that do not rely on attack labels necessary. To address both these challenges, we propose CND-IDS, a continual novelty detection IDS framework which consists of (i) a learning-based feature extractor that continuously updates new feature representations of the system data, and (ii) a novelty detector that identifies new cyber attacks by leveraging principal component analysis (PCA) reconstruction. Our results on realistic intrusion datasets show that CND-IDS achieves up to 6.1x F-score improvement, and up to 6.5x improved forward transfer over the SOTA unsupervised continual learning algorithm. Our code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 侵入検知システム(IDS)は、システムデータを監視し、不審な活動に警告することで、IoTとネットワークセキュリティにおいて重要な役割を果たす。 機械学習(ML)がIDSの有望なソリューションとして登場し、高精度な侵入検出を提供する。 しかし、ML-IDSソリューションは、信頼性のあるシステムを構築するのに必要な2つの重要な側面、すなわちデータストリームの継続的な変更と攻撃ラベルの欠如を見落としていることが多い。 ネットワークトラフィックと関連するサイバー攻撃のストリーミングは、継続的に変更され、デプロイされたMLモデルのパフォーマンスが低下する可能性がある。 ゼロデイアタックなどのラベリングアタックデータを現実世界の侵入シナリオでは実現不可能であり、アタックラベルに依存しないMLソリューションを使用することができる。 これらの課題に対処するため、我々はCND-IDS(CND-IDS)を提案する。 一 システムデータの新機能表現を継続的に更新する学習型特徴抽出器 二 主成分分析(PCA)再構築を利用して、新たなサイバー攻撃を識別する新規性検知器。 CND-IDSは最大6.1倍のFスコア向上を実現し,SOTA非教師付き連続学習アルゴリズムの前方転送を最大6.5倍改善した。 私たちのコードは受け入れ次第解放されます。

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