[论文解读] 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 6

一句话总结

本文在KDD CUP-99数据集上评估了14种机器学习算法在入侵检测任务中的表现，采用准确率、精确率、召回率和F1分数等标准指标进行比较。XG-Boost和随机森林模型表现最佳，即使在高维数据挑战下也展现出高检测准确率和鲁棒性。

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.

研究动机与目标

• 评估多种机器学习算法在KDD CUP-99数据集上检测网络入侵的性能。
• 识别在高维网络流量数据中最具有效性的分类器。
• 通过分析无关或冗余特征的影响，评估特征选择对模型性能的影响。
• 比较传统机器学习模型与集成学习及基于神经网络的方法在检测准确率和鲁棒性方面的表现。
• 基于标准评估指标，为入侵检测系统提供机器学习技术的全面基准。

提出的方法

• 本研究采用KDD CUP-99数据集，该数据集是入侵检测研究的基准数据集。
• 应用多种机器学习分类器，包括逻辑回归、决策树、K近邻、朴素贝叶斯变体、支持向量机、XG-Boost、Ada-Boost、随机森林以及神经网络（感知机、带反向传播的多层感知机）。
• 应用特征选择技术以降低维度，并去除对分类影响较小的特征。
• 使用标准分类指标评估性能：准确率、精确率、召回率和F1度量。
• 使用随机梯度下降和反向传播训练神经网络模型，并在所有算法间比较结果。
• 采用标准的训练-测试划分方式训练和验证模型，并通过多次运行的结果聚合提升结果的可靠性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在KDD CUP-99数据集上，哪种机器学习算法在入侵检测任务中达到最高的检测准确率？
• RQ2 集成方法（如XG-Boost和随机森林）与传统模型（如逻辑回归和SVM）在入侵检测性能上如何比较？
• RQ3 特征选择对高维网络流量数据中机器学习模型分类性能有何影响？
• RQ4 基于神经网络的模型（如感知机、多层感知机）在F1分数和召回率方面相对于其他分类器表现如何？
• RQ5 哪种模型在检测正常与异常网络流量时，能实现精确率与召回率的最佳平衡？

主要发现

• XG-Boost在所有评估模型中取得了最高的F1分数和准确率，表明其在入侵检测方面具有出色的综合性能。
• 随机森林表现出高精确率和高召回率，是复杂网络环境中入侵检测的稳健选择。
• 感知机和多层感知机等神经网络模型表现中等，但在多数指标上仍逊于集成方法。
• 传统模型如逻辑回归和SVM表现尚可，但在处理高维数据方面不如集成学习模型有效。
• 朴素贝叶斯变体（伯努利和多项式朴素贝叶斯）准确率和F1分数较低，表明其在该数据集上效果有限。
• 特征选择显著提升了模型性能，通过减少噪声和无关属性，尤其在高维场景下效果明显。