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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-03-07 15:30 GAを用いて摂動を付与した中毒攻撃データによるLightGBMベースNIDSへの可用性攻撃の影響分析 ○ヤズジュ勇志也（名大）・長谷川皓一（NII）・山口由紀子・嶋田 創（名大）  ICSS2024-116 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習を用いたネットワーク型侵入検知システム（NIDS）は，サイバーセキュリティ分野で重要な役割を果たしている．一方で，中毒攻撃による識別精度の低下が課題となっている．本研究では，LightGBMベースのNIDSを対象に，遺伝的アルゴリズム（GA）を用いた中毒攻撃データの生成手法を提案し，その影響を分析した． 実験では，Kyoto 2016 Dataset を用い，クリーンな学習データ 10,000 件で学習した識別器と，そのデータに追加の処理を施した 2 種類の学習データで学習した識別器の精度を比較した．追加の処理として，(1) 悪性通信データのラベルを反転し良性としたデータ 1,000 件を加えた場合，(2) GA による摂動を付与したデータ 1,000 件を加えた場合の 2 つの条件を設定した． その結果，GAで摂動を付与した中毒攻撃データを加えた場合，クリーンな学習データのみで学習した識別器と比較して，識別精度が平均 29.2ポイント，最大 36.9ポイント 低下したことが確認された．また，悪性通信データのラベルを反転したデータを加えた場合と比較しても，GA で摂動を付与したデータの方がより強力な攻撃効果を示し，識別精度を平均 6.7ポイント，最大 19.4ポイント 低下させた． |
| （英） | In recent years, Network-based Intrusion Detection Systems (NIDS) using Machine Learning are playing a crucial role in the field of cybersecurity. However, the degradation of detection accuracy due to poisoning attacks have been becoming a significant issue. In this study, we propose a method for generating poisoning attack data using a Genetic Algorithm (GA) targeting a LightGBM-based NIDS and analyze its impact. In this experiment, we used the Kyoto 2016 Dataset and compared the accuracy of a classifier trained on three different training data: (1) a clean training data consisting of 10,000 samples, (2) a training data adding 1,000 samples of label-flipped malicious communication data to (1), and (3) a training data adding 1,000 samples perturbed using GA to (1). As a result, when poisoning attack data generated by GA was added, the classification accuracy decreased by an average of 29.2 points and a maximum of 36.9 points compared to training on the clean data alone. Furthermore, compared to adding the label-flipped malicious communication data, the GA-based perturbed data exhibited a stronger attack effect, reducing the classification accuracy by an average of 6.7 points and a maximum of 19.4 points. |
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| キーワード | （和） | NIDS / 中毒攻撃 / LightGBM / 遺伝的アルゴリズム / / / / |
| （英） | NIDS / poisoning attack / LightGBM / Genetic Algorithm / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 422, ICSS2024-116, pp. 367-374, 2025年3月. | |
| 資料番号 | ICSS2024-116 | |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ICSS2024-116 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICSS IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2025-03-06 - 2025-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県立美術館・博物館 |
| 開催地（英） | Okinawa Prefectural Museum & Art Museum |
| テーマ（和） | セキュリティ，トラスト，一般 |
| テーマ（英） | Security, Trust, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ICSS |
| 会議コード | 2025-03-ICSS-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GAを用いて摂動を付与した中毒攻撃データによるLightGBMベースNIDSへの可用性攻撃の影響分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analyzing the Impact in Availability Attacks to LightGBM Based NIDS with Poisoning Attack Data Adding Perturbations by GA |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | NIDS / NIDS |
| キーワード(2)（和/英） | 中毒攻撃 / poisoning attack |
| キーワード(3)（和/英） | LightGBM / LightGBM |
| キーワード(4)（和/英） | 遺伝的アルゴリズム / Genetic Algorithm |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ヤズジュ 勇志也 / Yusha Yazici / ヤズジュ ユウシャ |
| 第1著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長谷川 皓一 / Hirokazu Hasegawa / ハセガワ ヒロカズ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立情報学研究所 (略称： NII) National Institute of Informatics (略称： NII) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山口 由紀子 / Yukiko Yamaguchi / ユキコ ヤマグチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 嶋田 創 / Hajime Shimada / シマダ ハジメ |
| 第4著者 所属（和/英） | 名古屋大学 (略称： 名大) Nagoya University (略称： Nagoya Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-03-07 15:30:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | ICSS |
| 資料番号 | ICSS2024-116 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.422 |
| ページ範囲 | pp.367-374 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2025-02-27 (ICSS) |
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