論文の概要: xIDS-EnsembleGuard: An Explainable Ensemble Learning-based Intrusion Detection System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00615v1
- Date: Sat, 01 Mar 2025 20:49:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-05 19:12:41.355480
- Title: xIDS-EnsembleGuard: An Explainable Ensemble Learning-based Intrusion Detection System
- Title（参考訳）: xIDS-EnsembleGuard: 説明可能なアンサンブル学習に基づく侵入検知システム
- Authors: Muhammad Adil, Mian Ahmad Jan, Safayat Bin Hakim, Houbing Herbert Song, Zhanpeng Jin,
- Abstract要約: 我々は、先進的な説明可能な侵入検知システム(xIDS)を設計することで、ネットワーク内の悪意ある攻撃を検出することの課題に対処することに注力する。
既存の機械学習とディープラーニングアプローチには、予測の潜在的なバイアス、解釈可能性の欠如、トレーニングデータに過度に適合するリスクなど、目に見えない制限がある。
本稿では,これらの課題を克服するためのアンサンブル学習手法"EnsembleGuard"を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.2738577621227085
- License:
- Abstract: In this paper, we focus on addressing the challenges of detecting malicious attacks in networks by designing an advanced Explainable Intrusion Detection System (xIDS). The existing machine learning and deep learning approaches have invisible limitations, such as potential biases in predictions, a lack of interpretability, and the risk of overfitting to training data. These issues can create doubt about their usefulness, transparency, and a decrease in trust among stakeholders. To overcome these challenges, we propose an ensemble learning technique called "EnsembleGuard." This approach uses the predicted outputs of multiple models, including tree-based methods (LightGBM, GBM, Bagging, XGBoost, CatBoost) and deep learning models such as LSTM (long short-term memory) and GRU (gated recurrent unit), to maintain a balance and achieve trustworthy results. Our work is unique because it combines both tree-based and deep learning models to design an interpretable and explainable meta-model through model distillation. By considering the predictions of all individual models, our meta-model effectively addresses key challenges and ensures both explainable and reliable results. We evaluate our model using well-known datasets, including UNSW-NB15, NSL-KDD, and CIC-IDS-2017, to assess its reliability against various types of attacks. During analysis, we found that our model outperforms both tree-based models and other comparative approaches in different attack scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、先進的な説明可能な侵入検知システム(xIDS)を設計することで、ネットワーク内の悪意ある攻撃を検出することの課題に対処することに焦点を当てる。
既存の機械学習とディープラーニングのアプローチには、予測の潜在的なバイアス、解釈可能性の欠如、トレーニングデータに過度に適合するリスクなど、目に見えない制限がある。
これらの問題は、彼らの有用性、透明性、利害関係者間の信頼の低下に対する疑念を引き起こす可能性がある。
これらの課題を克服するために,我々は"EnsembleGuard"と呼ばれるアンサンブル学習手法を提案する。
このアプローチでは、ツリーベースのメソッド(LightGBM、GBM、Baging、XGBoost、CatBoost)やLSTM(long short-term memory)やGRU(gate recurrent unit)といったディープラーニングモデルなど、複数のモデルの予測出力を使用して、バランスを維持し、信頼できる結果を達成する。
木に基づくモデルと深層学習モデルを組み合わせることで、モデル蒸留を通して解釈可能で説明可能なメタモデルを設計できるため、我々の研究は独特です。
全ての個々のモデルの予測を考慮することで、メタモデルは重要な課題を効果的に解決し、説明可能な結果と信頼性のある結果の両方を確実にします。
我々は、UNSW-NB15、NSL-KDD、CIC-IDS-2017などのよく知られたデータセットを用いて、その信頼性を様々な攻撃に対して評価する。
分析では,木に基づくモデルと,異なる攻撃シナリオにおける他の比較手法のどちらよりも優れていることがわかった。
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