Introducing Perturb-ability Score (PS) to Enhance Robustness Against Evasion Adversarial Attacks on ML-NIDS

要約

この論文では、問題空間内で攻撃者が簡単に操作できるネットワーク侵入検知システム (NIDS) の機能を識別するために使用できる、新しい摂動能力スコア (PS) を提案します。
PS を使用して ML ベースの NIDS に対して摂動不可能な特徴のみを選択すると、敵対的攻撃に対する堅牢性が向上しながら検出パフォーマンスが維持されることを実証します。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel Perturb-ability Score (PS) that can be used to identify Network Intrusion Detection Systems (NIDS) features that can be easily manipulated by attackers in the problem-space. We demonstrate that using PS to select only non-perturb-able features for ML-based NIDS maintains detection performance while enhancing robustness against adversarial attacks.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google