論文の概要: Toward Autonomous and Efficient Cybersecurity: A Multi-Objective AutoML-based Intrusion Detection System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08491v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 02:01:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.83707
• Title: Toward Autonomous and Efficient Cybersecurity: A Multi-Objective AutoML-based Intrusion Detection System
• Title（参考訳）: 自律的で効率的なサイバーセキュリティに向けて:多目的オートMLによる侵入検知システム
• Authors: Li Yang, Abdallah Shami,
• Abstract要約: 自動機械学習(AutoML)と多目的最適化(MOO)を用いた侵入検知システム(IDS) この研究は、4つのAutoMLステージをすべて統合した最初のIDSフレームワークを示し、リソース制約されたシステムへのデプロイにおいて、検出効率、効率、信頼性を共同で最適化するために、多目的最適化を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.769230030919074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With increasingly sophisticated cybersecurity threats and rising demand for network automation, autonomous cybersecurity mechanisms are becoming critical for securing modern networks. The rapid expansion of Internet of Things (IoT) systems amplifies these challenges, as resource-constrained IoT devices demand scalable and efficient security solutions. In this work, an innovative Intrusion Detection System (IDS) utilizing Automated Machine Learning (AutoML) and Multi-Objective Optimization (MOO) is proposed for autonomous and optimized cyber-attack detection in modern networking environments. The proposed IDS framework integrates two primary innovative techniques: Optimized Importance and Percentage-based Automated Feature Selection (OIP-AutoFS) and Optimized Performance, Confidence, and Efficiency-based Combined Algorithm Selection and Hyperparameter Optimization (OPCE-CASH). These components optimize feature selection and model learning processes to strike a balance between intrusion detection effectiveness and computational efficiency. This work presents the first IDS framework that integrates all four AutoML stages and employs multi-objective optimization to jointly optimize detection effectiveness, efficiency, and confidence for deployment in resource-constrained systems. Experimental evaluations over two benchmark cybersecurity datasets demonstrate that the proposed MOO-AutoML IDS outperforms state-of-the-art IDSs, establishing a new benchmark for autonomous, efficient, and optimized security for networks. Designed to support IoT and edge environments with resource constraints, the proposed framework is applicable to a variety of autonomous cybersecurity applications across diverse networked environments.
• Abstract（参考訳）: ますます高度なサイバーセキュリティの脅威と、ネットワークの自動化に対する需要の高まりにより、自律的なサイバーセキュリティメカニズムは現代のネットワークの確保に欠かせないものになりつつある。 IoT(Internet of Things)システムの急速な拡張は、リソース制約のIoTデバイスがスケーラブルで効率的なセキュリティソリューションを必要としているため、これらの課題を増幅する。 本研究では,自動機械学習(Automated Machine Learning, AutoML)と多目的最適化(Multi-Objective Optimization, MOO)を用いたIDS(Intrusion Detection System)を提案する。 提案したIDSフレームワークは,OIP-AutoFS (Optimized Importance and Percentage-based Automated Feature Selection) とOIP-AutoFS (Optimized Performance, Confidence, and efficiency-based Combined Algorithm Selection and Hyperparameter Optimization (OPCE-CASH) の2つの革新的な技術を統合している。 これらのコンポーネントは特徴選択とモデル学習プロセスを最適化し、侵入検出効率と計算効率のバランスをとる。 この研究は、4つのAutoMLステージをすべて統合した最初のIDSフレームワークを示し、リソース制約されたシステムへのデプロイにおいて、検出効率、効率、信頼性を共同で最適化するために、多目的最適化を採用している。 2つのベンチマークサイバーセキュリティデータセットに対する実験的評価では、提案されたMOO-AutoML IDSは最先端のIDSよりも優れており、ネットワークの自律的、効率的、最適化されたセキュリティのための新しいベンチマークを確立している。 リソース制約のあるIoTとエッジ環境をサポートするように設計されたこのフレームワークは、さまざまなネットワーク環境にわたるさまざまな自律サイバーセキュリティアプリケーションに適用可能である。

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