[論文レビュー] Deep Learning Algorithms Used in Intrusion Detection Systems -- A Review

Richard Kimanzi, Peter Kimanga+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2024

Network Security and Intrusion Detection被引用数 11

ひとこと要約

この論文は2019年から2023年までの侵入検知システムにおける深層学習手法の利用を概観し、アーキテクチャ、データセット、課題を概説します。CNNs, DBNs, Autoencoders, DNNs, RNNs, SNNs, MLPs, および LSTM-based approaches を、さまざまな IoT、クラウド、ネットワークの文脈で扱います。

ABSTRACT

The increase in network attacks has necessitated the development of robust and efficient intrusion detection systems (IDS) capable of identifying malicious activities in real-time. In the last five years, deep learning algorithms have emerged as powerful tools in this domain, offering enhanced detection capabilities compared to traditional methods. This review paper studies recent advancements in the application of deep learning techniques, including Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Deep Belief Networks (DBN), Deep Neural Networks (DNN), Long Short-Term Memory (LSTM), autoencoders (AE), Multi-Layer Perceptrons (MLP), Self-Normalizing Networks (SNN) and hybrid models, within network intrusion detection systems. we delve into the unique architectures, training models, and classification methodologies tailored for network traffic analysis and anomaly detection. Furthermore, we analyze the strengths and limitations of each deep learning approach in terms of detection accuracy, computational efficiency, scalability, and adaptability to evolving threats. Additionally, this paper highlights prominent datasets and benchmarking frameworks commonly utilized for evaluating the performance of deep learning-based IDS. This review will provide researchers and industry practitioners with valuable insights into the state-of-the-art deep learning algorithms for enhancing the security framework of network environments through intrusion detection.

研究の動機と目的

• 相互接続されたネットワークにおけるさまざまなサイバー脅威に対する自動化されたセキュリティ制御の必要性を動機づける。
• 2019年から2023年までのIDSに適用された深層学習アルゴリズムを調査する。
• DL技術がIDSにおける特徴抽出、表現学習、分類にどのように活用されているかを説明する。
• 将来のIDS研究を導くためにデータセット、アーキテクチャ、パフォーマンスの傾向を特定する。

提案手法

• IDSで使用される深層学習技術の系統的文献調査。
• アーキテクチャ別にDLモデルを分類する（CNNs、DBNs、AEs、DNNs、RNNs、SNNs、MLPs、LSTM）。
• IDSパイプラインにおけるデータ前処理、特徴抽出、表現学習の手順の議論。
• 研究間でのパフォーマンスの考慮事項とデータセットの使用の要約。

Figure 1: A Deep Neural Network

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去5年間でIDSに用いられたDeep Learning手法は何か？
• RQ2 DLアルゴリズムのIDSにおける適用と有効性は何か？
• RQ3 DLベースのIDSが直面する課題は何か？
• RQ4 IDSで最も好まれるDLアルゴリズムはどれか？

主な発見

• CNNベースのアプローチは、KDD99やUNSW-NB15などのデータセットで、従来モデルを上回る精度を示す研究がある。
• DNN/アンサンブルおよびハイブリッドモデル（例：TL-NID、SMO-DNN）は、複数のデータセット（NSL-KDD、KDD Cup 99、UNSW-NB15、IoTデータセット）で高い性能を示す。
• IoTおよびクラウドの文脈では、DL手法が適用されているが成功は様々で、軽量モデルと転移学習の必要性を示している。
• 複数のデータセット（KDD Cup 99、NSL-KDD、UNSW-NB15、IoT-23、IoTID20、Bot-IoT、Kyoto Honeypot）はIDSの性能をベンチマークするために使用されている。
• ハイブリッドおよびアンサンブル戦略は、報告された研究で単一モデルよりも優れていることが多い。

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