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Robust Anomaly Detection in Network Traffic: Evaluating Machine Learning Models on CICIDS2017

Created by
  • Haebom

作者

Zhaoyang Xu, Yunbo Liu

概要

本稿では、CICIDS2017データセットを使用して侵入検知システム（IDS）に適した機械学習モデルを比較分析しました。多層パーセプトロン（MLP）、一次元合成積ニューラルネットワーク（CNN）、ワンクラスサポートベクトルマシン（OCSVM）、地域異常値ファクタ（LOF）の4つのモデルを、既存の攻撃タイプの検出と未知の脅威の一般化能力の2つのシナリオで比較評価しました。その結果、指導学習ベースのMLPとCNNは既存の攻撃に対してほぼ完全な精度を達成しましたが、新しい攻撃では再現率が大幅に減少しました。非指導学習ベースのLOFは全体的な精度は普通でしたが、未知の脅威に対する再現率は高かったが、虚偽の警報率は高かった。 OCSVMは、精度と再現率のバランスを最適にし、両方のシナリオで堅牢な検出性能を示しました。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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さまざまな機械学習モデルの侵入検知性能の比較により、IDSモデルの選択に関する実践的なガイダンスを提供します。
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指導学習モデルは、既存の攻撃に有効であるか、新しい攻撃に対する一般化能力が不足していることを示しています。
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非指導学習モデルは新しい攻撃に対する検出能力に優れていますが、偽の警報率管理が重要です。
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OCSVMは、新たな攻撃に対する検出性能と偽警報率の両面でバランスのとれたモデルであることを確認した。
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Limitations:
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特定のデータセット（CICIDS2017）の結果であるため、他のデータセットの一般化の可能性は限られています。
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分析されたモデルは4つに限定されており、他のモデルとの比較が必要です。
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実際の環境を適用するときに発生する可能性のあるさまざまな要因（ネットワークの変化、攻撃の多様性など）の考慮が不足する可能性があります。
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