論文の概要: Robust Intrusion Detection System with Explainable Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05303v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 10:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:56:55.753324
• Title: Robust Intrusion Detection System with Explainable Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 説明可能な人工知能を用いたロバスト侵入検知システム
• Authors: Betül Güvenç Paltun, Ramin Fuladi, Rim El Malki,
• Abstract要約: 逆入力は、標準インターフェイスを通じて機械学習(ML)モデルを利用することができる。 敵の訓練のような従来の防御は、計算的な用語で費用がかかるため、しばしばリアルタイム検出の提供に失敗する。 eXplainable Artificial Intelligence (XAI) を用いた敵攻撃の検出と緩和のための新しい戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Machine learning (ML) models serve as powerful tools for threat detection and mitigation; however, they also introduce potential new risks. Adversarial input can exploit these models through standard interfaces, thus creating new attack pathways that threaten critical network operations. As ML advancements progress, adversarial strategies become more advanced, and conventional defenses such as adversarial training are costly in computational terms and often fail to provide real-time detection. These methods typically require a balance between robustness and model performance, which presents challenges for applications that demand instant response. To further investigate this vulnerability, we suggest a novel strategy for detecting and mitigating adversarial attacks using eXplainable Artificial Intelligence (XAI). This approach is evaluated in real time within intrusion detection systems (IDS), leading to the development of a zero-touch mitigation strategy. Additionally, we explore various scenarios in the Radio Resource Control (RRC) layer within the Open Radio Access Network (O-RAN) framework, emphasizing the critical need for enhanced mitigation techniques to strengthen IDS defenses against advanced threats and implement a zero-touch mitigation solution. Extensive testing across different scenarios in the RRC layer of the O-RAN infrastructure validates the ability of the framework to detect and counteract integrated RRC-layer attacks when paired with adversarial strategies, emphasizing the essential need for robust defensive mechanisms to strengthen IDS against complex threats.
• Abstract（参考訳）: マシンラーニング(ML)モデルは、脅威検出と緩和のための強力なツールとして機能するが、潜在的な新たなリスクも導入する。 逆入力は標準的なインターフェースを通じてこれらのモデルを利用することができるため、重要なネットワーク操作を脅かす新たな攻撃経路が生成される。 MLの進歩が進むにつれて、敵の戦略はより高度になり、敵の訓練のような従来の防御は計算の面でコストがかかり、しばしばリアルタイムの検知に失敗する。 これらの手法は通常、ロバストネスとモデルパフォーマンスのバランスを必要とし、即時応答を必要とするアプリケーションの課題を提示します。 この脆弱性をさらに調査するため,eXplainable Artificial Intelligence (XAI) を用いた敵攻撃の検出と緩和のための新たな戦略を提案する。 このアプローチは、侵入検知システム(IDS)内でリアルタイムに評価され、ゼロタッチ緩和戦略の開発につながる。 さらに、オープン無線アクセスネットワーク(O-RAN)フレームワーク内の無線リソース制御(RRC)層における様々なシナリオについて検討し、高度な脅威に対するIDS防御を強化し、ゼロタッチ緩和ソリューションを実装するための強化緩和技術の重要性を強調した。 O-RANインフラストラクチャのRC層におけるさまざまなシナリオにわたる大規模なテストは、複雑な脅威に対してIDSを強化するための堅牢な防御メカニズムの必要性を強調しながら、敵戦略と組み合わせてRC層攻撃を検出し、対処するフレームワークの能力を検証する。

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