論文の概要: Risk Averse Alert Prioritization for IDS Using Subnormal Gaussian Fuzzy Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27299v1
• Date: Tue, 26 May 2026 17:11:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.48436
• Title: Risk Averse Alert Prioritization for IDS Using Subnormal Gaussian Fuzzy Models
• Title（参考訳）: 準正規ガウスファジィモデルを用いたIDSのリスク・アバース・アラート優先化
• Authors: Murat Moran,
• Abstract要約: 準正規ガウスファジィ数に基づく警告優先順位付けの原理的枠組みを提案する。 各アラートは、重大度を示すコア、不確実性を示すスプレッド、および高さ反射検出信頼性を示すファジィ数として表現される。 ランク付け指標を適用してアラートを優先順位付けし、リスクアテンションパラメータによるセキュリティ姿勢の調整を可能にします。
• 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: Modern intrusion detection systems generate thousands of alerts daily, but alert fatigue severely limits security operations effectiveness due to too many false positives or low-impact events. We address this by proposing a principled framework for alert prioritization based on subnormal Gaussian fuzzy numbers, explicitly modeling three sources of uncertainty: threat severity, detection confidence, and organizational risk attitude. Each alert is represented as a fuzzy number with the core indicating severity, spread indicating uncertainty, and height reflecting detection reliability. We apply ranking indices to prioritize alerts, allowing organizations to tune security posture through a risk-attitude parameter. Experimental validation on CIC-IDS2017 and NSL-KDD demonstrates greater robustness than baselines under detector degradation (0.9963 vs 0.8215 NDCGrel@100), with distinct differentiation in mid-confidence alerts and near-parity with baselines under robust detectors. The framework is theoretically grounded, computationally efficient, provides interpretable reasoning, and remains robust across detector families and miscalibration scenarios.
• Abstract（参考訳）: 現代の侵入検知システムは、毎日何千もの警告を発生させるが、警告の疲労により、偽陽性や低影響イベントが多すぎるため、セキュリティ操作の有効性が著しく制限される。 本研究は, 準正規ガウスファジィ数に基づく警告優先順位付けの原則的枠組みを提案し, 脅威重大度, 検出信頼度, 組織的リスク態度の3つの要因を明示的にモデル化することによって, この問題に対処する。 各アラートは、重大度を示すコア、不確実性を示すスプレッド、および高さ反射検出信頼性を示すファジィ数として表現される。 ランク付け指標を適用してアラートを優先順位付けし、リスクアテンションパラメータによるセキュリティ姿勢の調整を可能にします。 CIC-IDS2017とNSL-KDDの実験的検証は、検出器劣化下でのベースライン(0.9963対 0.8215 NDCGrel@100)よりも強い堅牢性を示し、中信頼度警報とロバスト検出器下でのベースラインとの相違が示されている。 このフレームワークは理論的に基礎があり、計算的に効率的であり、解釈可能な推論を提供し、検出器のファミリーや誤校正のシナリオで頑健である。

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