論文の概要: PROVSYN: Synthesizing Provenance Graphs for Data Augmentation in Intrusion Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06226v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 16:41:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-09 17:28:43.556397
• Title: PROVSYN: Synthesizing Provenance Graphs for Data Augmentation in Intrusion Detection Systems
• Title（参考訳）: PROVSYN:侵入検知システムにおけるデータ拡張のための前処理グラフの合成
• Authors: Yi Huang, Wajih UI Hassan, Yao Guo, Xiangqun Chen, Ding Li,
• Abstract要約: プロヴァンスグラフ解析は侵入検知に重要な役割を果たし、特にAPT(Advanced Persistent Threats)に対して重要である。 ProVSYNは,3相パイプラインを通じてプロファイランスグラフを合成する自動フレームワークである。 ProVSYNは高忠実度グラフを生成し,有効データ拡張による検出性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.160654114774513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Provenance graph analysis plays a vital role in intrusion detection, particularly against Advanced Persistent Threats (APTs), by exposing complex attack patterns. While recent systems combine graph neural networks (GNNs) with natural language processing (NLP) to capture structural and semantic features, their effectiveness is limited by class imbalance in real-world data. To address this, we introduce PROVSYN, an automated framework that synthesizes provenance graphs through a three-phase pipeline: (1) heterogeneous graph structure synthesis with structural-semantic modeling, (2) rule-based topological refinement, and (3) context-aware textual attribute synthesis using large language models (LLMs). PROVSYN includes a comprehensive evaluation framework that integrates structural, textual, temporal, and embedding-based metrics, along with a semantic validation mechanism to assess the correctness of generated attack patterns and system behaviors. To demonstrate practical utility, we use the synthetic graphs to augment training datasets for downstream APT detection models. Experimental results show that PROVSYN produces high-fidelity graphs and improves detection performance through effective data augmentation.
• Abstract（参考訳）: 特にAPT(Advanced Persistent Threats)に対して、複雑な攻撃パターンを露呈することで、侵入検知に重要な役割を果たす。 最近のシステムは、グラフニューラルネットワーク(GNN)と自然言語処理(NLP)を組み合わせて構造的特徴と意味的特徴を捉えるが、それらの効果は実世界のデータにおけるクラス不均衡によって制限される。 そこで我々は,(1)構造意味モデリングを用いた不均一なグラフ構造合成,(2)規則に基づくトポロジ的洗練,(3)大規模言語モデル(LLM)を用いた文脈認識型テキスト属性合成という,3段階のパイプラインを通じてプロファイナンスグラフを自動生成するフレームワーク PROVSYNを紹介した。 PROVSYNには、構造的、テキスト的、時間的、埋め込みベースのメトリクスを統合する包括的な評価フレームワークと、生成された攻撃パターンとシステム動作の正確性を評価するセマンティック検証メカニズムが含まれている。 実用性を示すために、合成グラフを用いて、下流のAPT検出モデルのためのトレーニングデータセットを増強する。 実験結果から, ProVSYNは高忠実度グラフを生成し, 有効データ拡張による検出性能の向上を図っている。

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