非均質グラフアテンションネットワークと並列プロヴェナンス分析を用いた効率的な侵入検出

概要

本論文では、非均質グラフアテンションネットワークに基づく新しい侵入検出システムであるIDS-HGATを提案します。このシステムは、グラフ構造の情報を保持しつつ、前処理によってノード数を削減できます。IDS-HGATは、異なる種類のノードおよびエッジの意味情報とプロヴェナンスグラフの構造情報を考慮し、ルールベースを構築することなく、意味情報を効果的に集約して分類モデルを構築します。検出効率を向上させるために、IDS-HGATはRedisのStreamデータ型を使用してメッセージキューを構築し、プロヴェナンスデータの並列保存および取得をサポートします。実験結果から、IDS-HGATは精度率、誤検出率、時間コストの面で既存の最先端手法よりも優れていることが示されています。