論文の概要: Evaluating explainable AI for deep learning-based network intrusion detection system alert classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07882v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 15:53:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.151234
• Title: Evaluating explainable AI for deep learning-based network intrusion detection system alert classification
• Title（参考訳）: ディープラーニングに基づくネットワーク侵入検知システム警告分類のための説明可能なAIの評価
• Authors: Rajesh Kalakoti, Risto Vaarandi, Hayretdin Bahsi, Sven Nõmm,
• Abstract要約: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、サイバー攻撃やその他の不要な活動のネットワークを監視する。 NIDSソリューションは、しばしば毎日圧倒的な数のアラートを発生させるため、アナリストが優先度の高い脅威を優先順位付けすることは困難である。 本研究は、信頼と解釈性を改善するために、NIDS警告分類における説明可能な人工知能(XAI)の重要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A Network Intrusion Detection System (NIDS) monitors networks for cyber attacks and other unwanted activities. However, NIDS solutions often generate an overwhelming number of alerts daily, making it challenging for analysts to prioritize high-priority threats. While deep learning models promise to automate the prioritization of NIDS alerts, the lack of transparency in these models can undermine trust in their decision-making. This study highlights the critical need for explainable artificial intelligence (XAI) in NIDS alert classification to improve trust and interpretability. We employed a real-world NIDS alert dataset from Security Operations Center (SOC) of TalTech (Tallinn University Of Technology) in Estonia, developing a Long Short-Term Memory (LSTM) model to prioritize alerts. To explain the LSTM model's alert prioritization decisions, we implemented and compared four XAI methods: Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), SHapley Additive exPlanations (SHAP), Integrated Gradients, and DeepLIFT. The quality of these XAI methods was assessed using a comprehensive framework that evaluated faithfulness, complexity, robustness, and reliability. Our results demonstrate that DeepLIFT consistently outperformed the other XAI methods, providing explanations with high faithfulness, low complexity, robust performance, and strong reliability. In collaboration with SOC analysts, we identified key features essential for effective alert classification. The strong alignment between these analyst-identified features and those obtained by the XAI methods validates their effectiveness and enhances the practical applicability of our approach.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、サイバー攻撃やその他の不要な活動のネットワークを監視する。 しかし、NIDSソリューションは、しばしば毎日圧倒的な数のアラートを発生させるため、アナリストが優先度の高い脅威を優先順位付けすることは困難である。 ディープラーニングモデルはNIDSアラートの優先順位付けを自動化することを約束するが、これらのモデルにおける透明性の欠如は、意思決定に対する信頼を損なう可能性がある。 本研究は、信頼と解釈性を改善するために、NIDS警告分類における説明可能な人工知能(XAI)の重要性を強調した。 我々はエストニアのTalTech(Tallinn University of Technology)のSecurity Operations Center(SOC)から現実のNIDSアラートデータセットを採用し、アラートを優先順位付けするためのLong Short-Term Memory(LSTM)モデルを開発した。 LSTMモデルの警告優先化決定を説明するために、我々は、ローカル解釈モデル非依存説明(LIME)、SHAP(SHAP)、統合勾配(Integrated Gradients)、DeepLIFT(DeepLIFT)の4つのXAI手法を実装し、比較した。 これらのXAI手法の品質は、忠実さ、複雑さ、堅牢性、信頼性を評価する包括的なフレームワークを用いて評価された。 以上の結果から,DeepLIFTは他のXAI手法よりも一貫して優れており,高い忠実度,低複雑性,堅牢な性能,信頼性の強い説明が得られた。 SOCアナリストと共同で、効果的なアラート分類に不可欠な重要な特徴を特定した。 これらの分析的特徴とXAI法で得られた特徴との強い整合性は,その有効性を検証し,本手法の実用性を高める。

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