論文の概要: Risk-Calibrated Bayesian Streaming Intrusion Detection with SRE-Aligned Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09619v1
• Date: Wed, 17 Sep 2025 17:36:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 05:23:07.133509
• Title: Risk-Calibrated Bayesian Streaming Intrusion Detection with SRE-Aligned Decisions
• Title（参考訳）: SRE対応決定を用いたリスクキャリブレーションベイズストリーム侵入検出
• Authors: Michel Youssef,
• Abstract要約: 本稿では,ベイジアンオンライン変更点検出とサイト信頼性工学(SRE)の誤差予算に整合した決定しきい値とを結合したストリーミング侵入検出に対するリスク校正手法を提案する。 我々は、ハザードモデル、共役更新、およびイベントごとのO(1)実装について詳述する。 具体的なSREの例は、99.9%の可用性SLO(月43.2分毎のエラー予算)が、ミスインシデントが偽アラームよりも10倍高い場合、0.91に近い確率閾値を得ることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a risk-calibrated approach to streaming intrusion detection that couples Bayesian Online Changepoint Detection (BOCPD) with decision thresholds aligned to Site Reliability Engineering (SRE) error budgets. BOCPD provides run-length posteriors that adapt to distribution shift and concept drift; we map these posteriors to alert decisions by optimizing expected operational cost under false-positive and false-negative budgets. We detail the hazard model, conjugate updates, and an O(1)-per-event implementation. A concrete SRE example shows how a 99.9% availability SLO (43.2 minutes per month error budget) yields a probability threshold near 0.91 when missed incidents are 10x more costly than false alarms. We evaluate on the full UNSW-NB15 and CIC-IDS2017 benchmarks with chronological splits, comparing against strong unsupervised baselines (ECOD, COPOD, and LOF). Metrics include PR-AUC, ROC-AUC, Brier score, calibration reliability diagrams, and detection latency measured in events. Results indicate improved precision-recall at mid to high recall and better probability calibration relative to baselines. We release implementation details, hyperparameters, and ablations for hazard sensitivity and computational footprint. Code and reproducibility materials will be made available upon publication; datasets and implementation are available from the corresponding author upon reasonable request.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ベイジアンオンライン変更点検出(BOCPD)とサイト信頼性工学(SRE)エラー予算の判定しきい値とを結合したストリーミング侵入検出のリスク校正手法を提案する。 BOCPDは、分布シフトやコンセプトドリフトに適応するラン長後部を提供する。我々は、これらの後部を、偽陽性および偽陰性な予算の下で期待される運用コストを最適化することにより、警告決定にマッピングする。 我々は、ハザードモデル、共役更新、およびイベントごとのO(1)実装について詳述する。 具体的なSREの例は、99.9%の可用性SLO(月43.2分毎のエラー予算)が、ミスインシデントが偽アラームよりも10倍高い場合、0.91に近い確率閾値を得ることを示している。 UNSW-NB15とCIC-IDS2017のベンチマークを時系列分割で評価し、強い教師なしベースライン(ECOD, COPOD, LOF)と比較した。 メトリクスとしては、PR-AUC、ROC-AUC、ブライアスコア、キャリブレーション信頼性ダイアグラム、イベントで測定された検出レイテンシなどがある。 その結果,中～高リコール時の精度・リコールが向上し,ベースラインに対する精度・キャリブレーションが向上した。 我々は,ハザード感度と計算フットプリントのための実装の詳細,ハイパーパラメータ,アブレーションを公表する。 コードと再現性のある資料は公開時に公開され、データセットと実装は適切な要求に応じて対応する著者から入手可能である。

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