[论文解读] Zero-Day Threats Detection for Critical Infrastructures

Mike Nkongolo, Mahmut Tokmak|arXiv (Cornell University)|Jun 10, 2023

Network Security and Intrusion Detection被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于模糊逻辑增强的计算框架，用于关键基础设施中的零日威胁检测，通过模糊化实现特征选择，并结合集成机器学习模型。在NSL-KDD和UGRansome数据集上的评估显示，该框架性能优越，其中随机森林（Random Forest）和XGBoost表现最佳，能够有效检测先前未知的（零日）攻击。

ABSTRACT

Technological advancements in various industries, such as network intelligence, vehicle networks, e-commerce, the Internet of Things (IoT), ubiquitous computing, and cloud-based applications, have led to an exponential increase in the volume of information flowing through critical systems. As a result, protecting critical infrastructures from intrusions and security threats have become a paramount concern in the field of intrusion detection systems (IDS). To address this concern, this research paper focuses on the importance of defending critical infrastructures against intrusions and security threats. It proposes a computational framework that incorporates feature selection through fuzzification. The effectiveness and performance of the proposed framework is evaluated using the NSL-KDD and UGRansome datasets in combination with selected machine learning (ML) models. The findings of the study highlight the effectiveness of fuzzy logic and the use of ensemble learning to enhance the performance of ML models. The research identifies Random Forest (RF) and Extreme Gradient Boosting (XGB) as the top performing algorithms to detect zero-day attacks. The results obtained from the implemented computational framework outperform previous methods documented in the IDS literature, reaffirming the significance of safeguarding critical infrastructures from intrusions and security threats.

研究动机与目标

• 为应对物联网、云环境和网络化系统中数据量持续增长所带来的挑战，保护关键基础设施免受零日网络威胁的影响。
• 通过引入模糊逻辑实现高维数据中的有效特征选择，提升入侵检测系统（IDS）的性能。
• 评估集成机器学习模型（特别是随机森林和XGBoost）在检测先前未知（零日）攻击方面的有效性。
• 在真实世界基准数据集上，实现比现有IDS方法更高的检测准确率和更强的鲁棒性。

提出的方法

• 该框架采用基于模糊化的特征选择方法，降低数据维度并提升输入特征与入侵检测的相关性。
• 在集成学习策略中整合多种机器学习模型，包括随机森林（Random Forest）和极端梯度提升（XGBoost），以增强检测的鲁棒性。
• 系统在两个标准IDS基准数据集——NSL-KDD和UGRansome上进行训练与验证，涵盖多样的网络流量模式。
• 应用模糊逻辑将清晰的输入特征转换为语言变量，从而更好地处理网络数据中的不确定性和噪声。
• 采用标准分类指标（如准确率、精确率、召回率和F1-score）对多种机器学习模型的性能进行评估。
• 该框架利用集成学习的优势，降低过拟合风险，并提升对未见零日攻击模式的泛化能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于模糊逻辑的特征选择能否提升机器学习模型在关键基础设施中检测零日威胁的性能？
• RQ2 在零日攻击识别中，随机森林与XGBoost两种集成机器学习模型中，哪一种展现出更高的检测准确率和更强的鲁棒性？
• RQ3 在标准基准数据集上，所提出的框架与现有IDS方法相比，检测性能如何？
• RQ4 模糊化集成在多大程度上提升了模型的泛化能力与对新型攻击模式的抗性？

主要发现

• 所提出的框架显著优于现有IDS文献中报告的方法，展现出更强的零日威胁检测能力。
• 随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB）被确定为表现最佳的机器学习模型，在NSL-KDD和UGRansome数据集上均实现了最高的检测准确率。
• 基于模糊逻辑的特征选择通过减少噪声并聚焦于网络流量数据中语义相关的特征，有效提升了模型性能。
• 集成学习方法增强了模型的鲁棒性，尤其在检测此前未见的（零日）攻击特征方面表现突出。
• 该框架实现了较高的F1-score，并保持了精确率与召回率之间的良好平衡，表明其在未见攻击模式上具有出色的泛化能力。