usfAD Based Effective Unknown Attack Detection Focused IDS Framework: Evaluating the Impact of Noise Data on Supervised Learning Models

Konsep Inti

Supervised learning models, such as Random Forest, can effectively detect unknown attacks when trained with noise data in IDS frameworks.

Abstrak

The content discusses the challenges of detecting unknown attacks in IDS due to the lack of sufficient attack samples. It introduces a strategy of training supervised learning models with noise data labeled as attacks to improve detection accuracy. The study evaluates the performance of Random Forest models trained with and without noise data on synthetic and benchmark IDS datasets. Results show that incorporating noise data enhances the model's ability to identify previously unseen attacks.

• Introduction to the rapid expansion of network systems and cyber threats.
• Challenges in building effective IDS models using supervised learning.
• Strategies for semi-supervised learning based IDS.
• Comparison of performances using 10 benchmark IDS datasets.
• Evaluation of Random Forest model trained with noise data on synthetic and benchmark datasets.

Statistik

サンプル数が不足しているため、実際の攻撃サンプルを収集することは困難である。
ランダムに均等に分散された合成攻撃サンプルを使用して監督学習モデルをトレーニングする戦略を導入。
結果は、ノイズデータを追加したRFモデルが以前に見られなかった攻撃サンプルを識別する能力を向上させることを示しています。

Kutipan

"Most unseen attacks are detected as attacks."
"RF trained with noise exhibits a superior ability in identifying unseen attacks compared to the standard RF."

Wawasan Utama Disaring Dari

usfAD Based Effective Unknown Attack Detection Focused IDS Framework

by Md. Ashraf U... pada arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11180.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

どのようにして未知の攻撃を効果的に検出できるようになりますか

未知の攻撃を効果的に検出するためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず第一に、教師あり学習モデルを使用してランダムな均等分布のデータ（攻撃とラベル付けされたノイズデータ）を含めてトレーニングする方法があります。このようなアプローチでは、既知の攻撃以外にも広範囲の攻撃インスタンスを識別できる能力が向上します。また、異常検知技術やOne-Class分類器などの半教師あり学習手法を採用することも有効です。これらの手法は通常、正常なデータサンプルだけで訓練されるため、未知の攻撃インスタンスを特定する際に役立ちます。

このアプローチは、実世界のIDSシステムでどのように適用されますか

このアプローチは実世界のIDSシステムで重要な役割を果たします。実際のシナリオでは、新しい種類やパターンの攻撃が頻繁に発生し変化するため、従来型の監視システムでは十分な対応力が得られません。そのため、未知の攻撃を検出し防止することは非常に重要です。半教師あり学習手法や異常検知技術を活用したIDSフレームワークは、訓練時に必要とされる正確なラベル付け済みデータや多数派クラス内で不均衡性問題が発生しない点で優れています。

未知の攻撃への対応策として他に考えられる方法はありますか

他に考えられる未知の攻撃へ対処する方法としては、「自己組織化マップ (SOM)」や「深層強化学習 (DRL)」など新興技術へ進化させることも挙げられます。「自己組織化マップ」は高次元入力空間から低次元空間へ写像し可視化・理解可能性向上させる手法です。「深層強化学習」は報酬最大化目的関数下で行動価値関数推定・最適政策決定行うAI技術です。