論文の概要: FIRCE: A Framework for Intrusion Response and Conformal Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01962v1
• Date: Sun, 03 May 2026 16:48:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.019469
• Title: FIRCE: A Framework for Intrusion Response and Conformal Evaluation
• Title（参考訳）: FIRCE: 侵入応答とコンフォーマル評価のためのフレームワーク
• Abstract要約: FIRCEは侵入応答とコンフォーマル評価のためのフレームワークである。 同型評価に基づく不確実性定量化とドリフト検出をサポートする。 我々は、FIRCEが分散シフトを検出し、モデル再トレーニングをトリガーする能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3271517946886924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning-based intrusion detection systems deployed in real-world environments frequently suffer from model degradation due to concept drift, where changes in traffic patterns invalidate training assumptions. To address this, we present FIRCE, a Framework for Intrusion Response and Conformal Evaluation that augments supervised IDS classifiers with conformal evaluation-based uncertainty quantification and drift detection. FIRCE supports four conformal evaluation strategies: Inductive, Cross, Approximate Transductive, and our proposed Approximate Cross-Conformal Evaluator, which achieves robust performance with minimal calibration overhead. FIRCE also introduces an adaptive chunking mechanism that dynamically adjusts evaluation granularity in response to stream volatility, improving drift responsiveness while preserving computational efficiency. Using a custom IoT testbed of 10 commercial devices and time-series network captures under simulated attack and drift conditions, we demonstrate FIRCE's ability to detect distributional shifts and trigger model retraining. We additionally benchmark FIRCE on the CICIDS2018 and UNSW-NB15 datasets to validate its generalizability. Experimental results show that conformal evaluation-based drift detection, combined with adaptive chunking, enables an efficient and robust response to evolving threats.
• Abstract（参考訳）: 実環境にデプロイされた機械学習ベースの侵入検知システムは、しばしばコンセプトドリフトによるモデル劣化に悩まされ、トラフィックパターンの変化がトレーニングの前提を無効にする。 そこで本研究では,IDS分類器を整合性評価に基づく不確実性定量化とドリフト検出により拡張する,侵入応答・コンフォーマル評価のためのフレームワークであるFIRCEを提案する。 Inductive, Cross, Approximate Transductive と提案した Approximate Cross-Conformal Evaluator は,キャリブレーションのオーバーヘッドを最小限に抑えた堅牢な性能を実現する。 FIRCEはまた、適応的なチャンキング機構を導入し、ストリームのボラティリティに応じて評価の粒度を動的に調整し、計算効率を保ちながらドリフト応答性を改善する。 10台の商用デバイスのカスタムIoTテストベッドと、シミュレートされた攻撃とドリフト条件下での時系列ネットワークキャプチャを使用して、FIRCEが分散シフトを検出し、モデル再トレーニングをトリガーする能力を示す。 また、CICIDS2018およびUNSW-NB15データセット上でFIRCEをベンチマークし、その一般化性を検証する。 実験結果から, 適合性評価に基づくドリフト検出と適応的チャンキングが組み合わさって, 進化する脅威に対する効率的かつ堅牢な応答を可能にすることが示された。

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