[論文レビュー] Performance evaluation of Machine learning algorithms for Intrusion Detection System

Tripathy Sudhanshu Sekhar, Behera Bichitrananda|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2023

Network Security and Intrusion Detection被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、侵入検出のためのKDD CUP-99データセット上で14種類の機械学習アルゴリズムを評価し、正解率、適合率、再現率、F1スコアといった標準的な指標を用いて性能を比較している。XG-Boostとランダムフォレストが最も優れた性能を示し、高次元データの課題にもかかわらず、高い検出精度と頑健性を示した。

ABSTRACT

The escalation of hazards to safety and hijacking of digital networks are among the strongest perilous difficulties that must be addressed in the present day. Numerous safety procedures were set up to track and recognize any illicit activity on the network's infrastructure. IDS are the best way to resist and recognize intrusions on internet connections and digital technologies. To classify network traffic as normal or anomalous, Machine Learning (ML) classifiers are increasingly utilized. An IDS with machine learning increases the accuracy with which security attacks are detected. This paper focuses on intrusion detection systems (IDSs) analysis using ML techniques. IDSs utilizing ML techniques are efficient and precise at identifying network assaults. In data with large dimensional spaces, however, the efficacy of these systems degrades. correspondingly, the case is essential to execute a feasible feature removal technique capable of getting rid of characteristics that have little effect on the classification process. In this paper, we analyze the KDD CUP-'99' intrusion detection dataset used for training and validating ML models. Then, we implement ML classifiers such as Logistic Regression, Decision Tree, K-Nearest Neighbour, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, XG-Boost Classifier, Ada-Boost, Random Forest, SVM, Rocchio classifier, Ridge, Passive-Aggressive classifier, ANN besides Perceptron (PPN), the optimal classifiers are determined by comparing the results of Stochastic Gradient Descent and back-propagation neural networks for IDS, Conventional categorization indicators, such as "accuracy, precision, recall, and the f1-measure, have been used to evaluate the performance of the ML classification algorithms.

研究の動機と目的

• KDD CUP-99データセットを用いて、多様な機械学習アルゴリズムのネットワーク侵入検出性能を評価すること。
• 高次元ネットワークトラフィックデータにおける侵入検出に最も効果的な分類器を特定すること。
• 不要または重複する特徴量の影響を分析することで、特徴量選択がモデル性能に与える影響を評価すること。
• 従来の機械学習モデルとアンサンブルおよびニューラルネットワークベースのアプローチを、検出精度と頑健性の観点から比較すること。
• 標準的な評価指標を用いて、侵入検出システムにおける機械学習手法の包括的ベンチマークを提供すること。

提案手法

• 研究では、侵入検出研究における標準的なベンチマークとして用いられるKDD CUP-99データセットを用いた。
• ロジスティック回帰、決定木、K近傍法、ナイーブベイズの変種、SVM、XG-Boost、Ada-Boost、ランダムフォレスト、およびニューラルネットワーク（パーセプトロン、バックプロパゲーションを用いたANN）といった多様な機械学習分類器を適用した。
• 次元削減と分類にほとんど影響を与えない特徴量の削除を目的として、特徴量選択技術を適用した。
• 性能評価には、正解率、適合率、再現率、F1測定値といった標準的な分類指標を用いた。
• ニューラルネットワークモデルの学習には、確率的勾配降下法とバックプロパゲーションを用い、全アルゴリズム間で結果を比較した。
• モデルは標準的なトレイン・テスト分割を用いて訓練および検証され、信頼性を高めるために複数回の実行結果を統合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 KDD CUP-99データセットにおける侵入検出において、どの機械学習アルゴリズムが最も高い検出正解率を達成するか？
• RQ2 XG-Boost やランダムフォレストといったアンサンブル手法は、ロジスティック回帰 や SVM といった従来のモデルと比較して、侵入検出性能でどのように差が現れるか？
• RQ3 高次元ネットワークトラフィックデータにおける機械学習モデルの分類性能に、特徴量選択がどのように影響を与えるか？
• RQ4 パーセプトロン や ANN といったニューラルネットワークベースのモデルは、F1スコアおよび再現率の観点から、他の分類器と比較してどのように性能を示すか？
• RQ5 正常および異常なネットワークトラフィックの両方を検出する際に、適合率と再現率のバランスが最も良いモデルはどれか？

主な発見

• XG-Boostは、全評価モデルの中で最高のF1スコアと正解率を達成し、侵入検出における包括的な優れた性能を示した。
• ランダムフォレストは高い適合率と再現率を示し、複雑なネットワーク環境における侵入検出に頑健な選択肢であった。
• パーセプトロン や ANN といったニューラルネットワークモデルは中程度の性能を示したが、ほとんどの指標においてアンサンブル手法に劣った。
• ロジスティック回帰 や SVM といった従来のモデルは十分な性能を示したが、高次元データの処理においてアンサンブル学習者に比べて効果が低かった。
• ナイーブベイズの変種（ベルヌーイおよび多項分布）は、低い正解率とF1スコアを示し、本データセットでは有効性が限定的であった。
• 特徴量選択は、特に高次元環境下でノイズや不要な属性を低減することで、モデル性能を顕著に向上させた。