Abordagem de Aprendizado Incremental para Sistemas de Detecção de Intrusão: Combatendo o Esquecimento Catastrófico

• Rafael S. Lemos UFC
• Francisco J. Gomes UFC
• Carlielson D. Souza UFC
• César L. C. Mattos UFC
• José D. C. Neto SiDi
• Jarelio G. da S. Filho SiDi
• Nicksson C. A. de Freitas SiDi
• Rodrigo C. S. Costa IFCE
• Emanuel B. Rodrigues UFC

DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2023.233514

Resumo

Com o aumento do armazenamento de dados empresariais no ambiente digital, cibercriminosos são atraídos e podem causar sérios prejuízos. Nesse contexto, Sistemas de Detecção de Intrusão são ferramentas utilizadas para detecção de ataques cibernéticos. Atualmente, esses sistemas têm empregado modelos tradicionais de aprendizado de máquina. No entanto, tais modelos exigem retreinamento periódico com toda base de dados, permitindo a detecção de novas técnicas de intrusão. Neste trabalho, propõe-se o uso de aprendizagem incremental para incluir o conhecimento de novos padrões de ataque sem a necessidade de retreinar o modelo do início e não sofrer com o esquecimento catastrófico. Para este fim, foi desenvolvida uma metodologia de aprendizagem incremental, do tratamento dos dados à construção e avaliação dos modelos finais. Os resultados experimentais demonstram que o modelo construído aprendeu novos ataques sem esquecer o que já havia aprendido. As métricas finais obtidas de precisão, revocação e F1-score foram acima de 87% e uma acurácia de 98,89% foi alcançada.

Referências

Shaza M Abd Elrahman and Ajith Abraham. A review of class imbalance problem. Journal of Network and Innovative Computing, 1(2013):332–340, 2013.

Uttam Adhikari and et. al Morris. Adaptive trees for real-time cyber-power event and intrusion classification. Disponível em: [link]. Acesso em: 09 mar. 2023., 2019.

Suresh Kumar Amalapuram, Akash Tadwai, Reethu Vinta, Sumohana S Channappayya, and Bheemarjuna Reddy Tamma. Continual learning for anomaly based network intrusion detection. pages 497–505, 2022.

Masayoshi Data, Mahendra ; Aritsugi. T-dfnn: An incremental learning algorithm for intrusion detection systems. IEEE Access, 9:154156–154171, 2021.

Heitor M Gomes and et. al Bifet. Adaptive random forests for evolving data stream classification. Disponível em: [link]. Acesso em: 09 mar. 2023., 2017.

Max Halford, Geoffrey Bolmier, Raphael Sourty, Robin Vaysse, and Adil Zouitine. creme, a Python library for online machine learning, 2019. URL [link].

Steffen Herbold. Autorank: A python package for automated ranking of classifiers. Journal of Open Source Software, 5(48):2173, 2020. doi: 10.21105/joss.02173. URL https://doi.org/10.21105/joss.02173.

Pedro Horchulhack, Eduardo K Viegas, Altair O Santin, and Jhonatan Geremias. Atualizaçao de modelo baseado em aumento de dados e transferência de aprendizagem para detecçao de intrusao em redes. In Anais do XXII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, pages 223–235. SBC, 2022.

Lipika ; Elizondo David Kenyon, Anthony ; Deka. Are public intrusion datasets fit for purpose characterising the state of the art in intrusion event datasets. Computers & Security, 99:102022, 2020.

Farah Barika Louati, Faten ; Ktata. A deep learning-based multi-agent system for intrusion detection. SN Applied Sciences, 2(4):675, 2020.

Ali Mahdavi, Ehsan; Fanian and Zahra Mirzaei, Abdolreza ; Taghiyarrenani. Itl-ids: Incremental transfer learning for intrusion detection systems. Knowledge-Based Systems, 253:109542, 2022.

Tom Michael Mitchell et al. Machine learning, volume 1. McGraw-hill New York, 2007. Jacob Montiel, Jesse Read, Albert Bifet, and Talel Abdessalem. Scikit-multiflow: A multi-output streaming framework. Journal of Machine Learning Research, 19(72): 1–5, 2018. URL [link].

Jacob Montiel, Max Halford, Saulo Martiello Mastelini, Geoffrey Bolmier, Raphael Sourty, Robin Vaysse, Adil Zouitine, Heitor Murilo Gomes, Jesse Read, Talel Abdessalem, et al. River: machine learning for streaming data in python. 2021.

F. Pedregosa, G. Varoquaux, A. Gramfort, V. Michel, B. Thirion, O. Grisel, M. Blondel, P. Prettenhofer, R. Weiss, V. Dubourg, J. Vanderplas, A. Passos, D. Cournapeau, M. Brucher, M. Perrot, and E. Duchesnay. Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12:2825–2830, 2011.

Biju Shah, Syed Ali Raza ; Issac. Performance comparison of intrusion detection systems and application of machine learning to snort system. Future Generation Computer Systems, 80:157–170, 2018.

Arash Habibi ; Ghorbani Ali A Sharafaldin, Iman ; Lashkari. Toward generating a new intrusion detection dataset and intrusion traffic characterization. ICISSp, 1:108–116, 2018.

Dimitra ; Giannoutakis Konstantinos M ; Drosou Anastasios ; Tzovaras Dimitrios Toupas, Petros ; Chamou. An intrusion detection system for multi-class classification based on deep neural networks. pages 1253–1258, 2019.