論文の概要: Deep Learning for Contextualized NetFlow-Based Network Intrusion Detection: Methods, Data, Evaluation and Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05594v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 12:25:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:08.921336
• Title: Deep Learning for Contextualized NetFlow-Based Network Intrusion Detection: Methods, Data, Evaluation and Deployment
• Title（参考訳）: 文脈化NetFlowに基づくネットワーク侵入検出のためのディープラーニング:方法,データ,評価,展開
• Authors: Abdelkader El Mahdaouy, Issam Ait Yahia, Soufiane Oualil, Ismail Berrada,
• Abstract要約: 本稿では,フローベース侵入検知のための文脈認識深層学習に関する最近の研究を合成する。 既存の手法を時間的文脈,グラフあるいは関係文脈,マルチモーダルコンテキスト,マルチコンセンサスコンテキストを含む4次元分類に分類する。 我々は、時間的リーク、データ分割、データセット設計上の欠陥、限られたデータセットの多様性、弱いデータセットの一般化など、報告された結果に影響を及ぼす一般的な障害モードをレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.402853794565817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network Intrusion Detection Systems (NIDS) have progressively shifted from signature-based techniques toward machine learning and, more recently, deep learning methods. Meanwhile, the widespread adoption of encryption has reduced payload visibility, weakening inspection pipelines that depend on plaintext content and increasing reliance on flow-level telemetry such as NetFlow and IPFIX. Many current learning-based detectors still frame intrusion detection as per-flow classification, implicitly treating each flow record as an independent sample. This assumption is often violated in realistic attack campaigns, where evidence is distributed across multiple flows and hosts, spanning minutes to days through staged execution, beaconing, lateral movement, and exfiltration. This paper synthesizes recent research on context-aware deep learning for flow-based intrusion detection. We organize existing methods into a four-dimensional taxonomy covering temporal context, graph or relational context, multimodal context, and multi-resolution context. Beyond modeling, we emphasize rigorous evaluation and operational realism. We review common failure modes that can inflate reported results, including temporal leakage, data splitting, dataset design flaws, limited dataset diversity, and weak cross-dataset generalization. We also analyze practical constraints that shape deployability, such as streaming state management, memory growth, latency budgets, and model compression choices. Overall, the literature suggests that context can meaningfully improve detection when attacks induce measurable temporal or relational structure, but the magnitude and reliability of these gains depend strongly on rigorous, causal evaluation and on datasets that capture realistic diversity.
• Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入検知システム(NIDS)は、シグネチャベースの技術から機械学習へと徐々に移行し、最近では深層学習法へと移行している。 一方、暗号化の普及によりペイロードの可視性が低下し、プレーンテキストの内容に依存する検査パイプラインが弱まり、NetFlowやIPFIXといったフローレベルのテレメトリへの依存が高まる。 現在の学習ベース検出器の多くは、フローごとの分類として侵入検知をいまだにフレーム化しており、個々のフローレコードを独立したサンプルとして暗黙的に扱う。 この仮定は、複数のフローやホストにまたがって証拠が分散され、実行時間、ビーコン、横移動、そして拡散によって数分から数日にわたって行われる、現実的な攻撃キャンペーンでしばしば破られる。 本稿では,フローベース侵入検知のための文脈認識深層学習に関する最近の研究を合成する。 既存の手法を時間的文脈,グラフあるいは関係文脈,マルチモーダルコンテキスト,マルチコンセンサスコンテキストを含む4次元分類に分類する。 モデリング以外にも、厳密な評価と運用リアリズムを強調します。 我々は、時間的リーク、データ分割、データセット設計上の欠陥、限られたデータセットの多様性、弱いデータセットの一般化など、報告された結果に影響を及ぼす一般的な障害モードをレビューする。 また、ストリーミング状態管理、メモリ成長、遅延予算、モデル圧縮選択など、デプロイ可能性を形成する実用的な制約も分析します。 全体としては、攻撃によって測定可能な時間構造や関係構造が引き起こされる場合、コンテキストは検出を有意義に改善できるが、これらの増加の大きさと信頼性は厳密で因果的な評価と、現実的な多様性を捉えたデータセットに強く依存する。

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