論文の概要: Are We There Yet? Unraveling the State-of-the-Art Graph Network Intrusion Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20281v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 07:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:13.707881
• Title: Are We There Yet? Unraveling the State-of-the-Art Graph Network Intrusion Detection Systems
• Title（参考訳）: まだいるのか? 最先端のグラフネットワーク侵入検知システム
• Authors: Chenglong Wang, Pujia Zheng, Jiaping Gui, Cunqing Hua, Wajih Ul Hassan,
• Abstract要約: グラフベースのNIDS (GIDS) は、データ通信のグラフ構造における複雑な関係を効果的に捉えることができるため、注目されている。 彼らの約束にもかかわらず、これらのGIDSの複製性はほとんど解明されていない。 本研究は,最先端GIDSを評価するための体系的アプローチを設計することによって,このギャップを埋めるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.38026846515868
• License:
• Abstract: Network Intrusion Detection Systems (NIDS) are vital for ensuring enterprise security. Recently, Graph-based NIDS (GIDS) have attracted considerable attention because of their capability to effectively capture the complex relationships within the graph structures of data communications. Despite their promise, the reproducibility and replicability of these GIDS remain largely unexplored, posing challenges for developing reliable and robust detection systems. This study bridges this gap by designing a systematic approach to evaluate state-of-the-art GIDS, which includes critically assessing, extending, and clarifying the findings of these systems. We further assess the robustness of GIDS under adversarial attacks. Evaluations were conducted on three public datasets as well as a newly collected large-scale enterprise dataset. Our findings reveal significant performance discrepancies, highlighting challenges related to dataset scale, model inputs, and implementation settings. We demonstrate difficulties in reproducing and replicating results, particularly concerning false positive rates and robustness against adversarial attacks. This work provides valuable insights and recommendations for future research, emphasizing the importance of rigorous reproduction and replication studies in developing robust and generalizable GIDS solutions.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は企業セキュリティの確保に不可欠である。 近年,グラフベースのNIDS (GIDS) が注目されている。 その約束にもかかわらず、これらのGIDSの再現性と複製性はほとんど未解明のままであり、信頼性と堅牢な検出システムを開発する上での課題を提起している。 本研究は、これらのシステムの発見を批判的に評価し、拡張し、明確化することを含む、最先端のGIDSを評価するための体系的なアプローチを設計することによって、このギャップを橋渡しする。 敵攻撃時のGIDSの堅牢性についても検討した。 3つのパブリックデータセットと,新たに収集された大規模エンタープライズデータセットで評価を行った。 この結果から,データセットのスケール,モデル入力,実装設定に関する課題を浮き彫りにした。 結果の再現と複製の難しさ,特に偽陽性率と敵攻撃に対する堅牢性について述べる。 この研究は、堅牢で一般化可能なGIDSソリューションを開発する上で、厳密な再現と複製研究の重要性を強調し、将来の研究に価値ある洞察とレコメンデーションを提供する。

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