Auswirkungen der Datenaufbereitung auf Intrusion-Detection-Systeme

In der heutigen Welt ist es wichtiger denn je, moderne Kommunikationsnetzwerke vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Intrusion Detection Systems (IDS) wurden als Werkzeuge entwickelt, um verdächtige Aktivitäten in Netzwerken zu erkennen. Viele dieser Systeme nutzen Machine Learning (ML), um ihre Fähigkeit zur Identifizierung potenzieller Bedrohungen zu verbessern. Obwohl es eine Reihe von Studien gibt, die sich darauf konzentrieren, wie diese Techniken angewendet werden, gibt es noch eine Lücke im Verständnis, wie bestimmte Aktionen, insbesondere Datenvorbereitung und Hyperparameter-Optimierung, die Leistung von IDS beeinflussen.

In diesem Artikel schauen wir uns an, wie Datenvorverarbeitung und Anpassungen der Hyperparameter die Fähigkeit von Machine Learning-Modellen beeinflussen, Eindringlinge in Kommunikationsnetzwerken zu erkennen. Wir haben Experimente mit zwei verschiedenen Datensätzen durchgeführt. Diese Experimente konzentrierten sich auf verschiedene Methoden zur Datenaufbereitung und zur Verfeinerung der Einstellungen von Machine Learning-Algorithmen, um zu sehen, wie diese Faktoren die Modellleistung und Trainingszeiten beeinflussen.

#Bedeutung von Kommunikationsnetzwerken

Kommunikationsnetzwerke sind überall im Alltag, von Arbeitsplätzen bis hin zu Zuhause. Daher besteht ein grosser Bedarf, diese Netzwerke vor Cyber-Bedrohungen zu schützen. Cyberkriminelle versuchen oft, die Sicherheit der übermittelten Daten zu gefährden, was die Integrität und Privatsphäre beeinträchtigen kann. Aus diesem Grund helfen effektive Intrusion-Detection-Massnahmen, sensible Informationen zu schützen.

#Was ist ein Intrusion Detection System?

Intrusion Detection Systems (IDS) sind dafür ausgelegt, die Netzwerkaktivität zu überwachen und verdächtiges Verhalten zu identifizieren. Dazu könnte unautorisierter Zugriff, Dateiänderungen oder Datenlöschungen gehören. IDS können sich auf Signaturerkennung stützen, um bekannte Bedrohungen zu finden, oder auf Anomalieerkennung, bei der ungewöhnliche Aktivitäten als potenziell schädlich markiert werden. In letzter Zeit ist es wichtig geworden, Machine Learning in IDS zu integrieren, um die Erkennungsfähigkeiten zu verbessern, insbesondere gegen neue Bedrohungen, die traditionelle Methoden möglicherweise übersehen.

Durch den Einsatz von Machine Learning können IDS Muster im Netzwerkverkehr erkennen und Verhaltensweisen identifizieren, die auf böswillige Absichten hinweisen könnten. Dieser adaptive Ansatz macht es einfacher, neue Bedrohungen zu identifizieren, die noch nicht bekannt sind.

#Forschungsziel

Während viele Studien Machine Learning für die Eindringungserkennung untersucht haben, konzentrieren sich nur wenige speziell darauf, wie Datenvorbereitung und Anpassungen der Hyperparameter die Modellleistung beeinflussen können. Dieser Artikel zielt darauf ab, diese Lücke zu schliessen, indem die Frage beantwortet wird: Wie wirken sich Massnahmen zur Datenaufbereitung und Hyperparameter-Optimierung auf die Leistung und Ausführungszeiten von Machine Learning-Modellen zur Bedrohungserkennung in Kommunikationsnetzwerken aus?

#Experimentelle Methodologie

Um die Forschungsfrage zu beantworten, haben wir Experimente mit zwei bekannten Datensätzen durchgeführt: CSE-CIC-IDS2018 und KDD Cup 1999. Wir haben drei verschiedene Szenarien für unsere Experimente erstellt:

#Experiment-Szenario 1: Keine Vorverarbeitung und keine Hyperparameter-Optimierung

In diesem Szenario haben wir die Datensätze mit minimalen anfänglichen Anpassungen verwendet, ohne weitere Verfeinerungen der Einstellungen der Machine Learning-Algorithmen.

#Experiment-Szenario 2: Mit Vorverarbeitung, aber ohne Hyperparameter-Optimierung

Für dieses Szenario haben wir Techniken zur Datenvorverarbeitung angewendet, um die Datensätze zu bereinigen und zu standardisieren. Wir haben jedoch die Standard-Hyperparameter-Einstellungen der Algorithmen beibehalten.

#Experiment-Szenario 3: Mit sowohl Vorverarbeitung als auch Hyperparameter-Optimierung

Im letzten Szenario haben wir sowohl Datenaufbereitung als auch die Verfeinerung der Hyperparameter durchgeführt, um zu sehen, wie diese Kombination die Leistung des Modells beeinflusst.

#Schritte zur Datenvorbereitung

Die Datenvorbereitung ist entscheidend, um effektive Machine Learning-Modelle zu erstellen. Sie hilft sicherzustellen, dass die Daten sauber und zuverlässig sind. Die Hauptschritte, die wir verfolgt haben, umfassten:

1. Bereinigung: In diesem Schritt wurden falsche oder irrelevante Daten entfernt und Formate standardisiert.
2. Normalisierung: Dieser Prozess passte die Werte in den Datensätzen an, um sicherzustellen, dass sie auf einer ähnlichen Skala lagen, was den Modellen hilft, effektiver zu arbeiten.
3. Merkmalsauswahl: Wir haben die wichtigsten Attribute aus den Datensätzen identifiziert und behalten, um Verwirrung zu vermeiden und die Leistung zu verbessern.

#Bewertungsrichtlinien

Unsere Bewertung konzentrierte sich auf zwei Hauptaspekte:

1. Prädiktive Leistung: Wir haben untersucht, wie gut die Modelle Instanzen als normal oder böswillig klassifizieren, basierend auf Genauigkeit, Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC-Werten.

2. Ausführungszeit: Wir haben die Zeit gemessen, die zum Trainieren der Modelle und die benötigte Zeit für Tests erforderlich war, da schnellere Ausführungszeiten in der realen Welt kritisch sein können, wo schnelle Bedrohungserkennung entscheidend ist.

#Experimentelle Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung von Datenvorverarbeitung und die Optimierung von Hyperparametern die Leistung der Machine Learning-Modelle im Allgemeinen verbesserten.

#Einblicke in die prädiktive Leistung

Aus unseren Experimenten haben wir herausgefunden, dass Modelle, die mit Vorverarbeitungstechniken und optimierten Hyperparametern vorbereitet wurden, konsequent besser abschnitten. Die Algorithmen Random Forest, Decision Tree und XGBoost stachen als die effektivsten Methoden zur Erkennung von Eindringlingen im Vergleich zu anderen wie Naive Bayes und Neural Networks hervor.

Es gab jedoch einige Ausnahmen. In einem der Angriffsszenarien führten die Schritte zur Vorverarbeitung nicht zu besseren Ergebnissen. Das deutete darauf hin, dass bestimmte Situationen spezifische Ansätze zur Datenaufbereitung erfordern, um wertvolle Informationen nicht zu verlieren.

#Einblicke in die Ausführungszeiten

Wir haben auch signifikante Unterschiede in den Ausführungszeiten zwischen den Szenarien festgestellt. Modelle, die Vorverarbeitung beinhalteten, hatten im Allgemeinen kürzere Trainings- und Testzeiten im Vergleich zu denen ohne. Zum Beispiel sahen wir Reduzierungen der Ausführungszeiten von 42 % bis 56 %, je nach verwendetem Algorithmus. Die Trainingszeiten wurden besonders wichtig, da die Datensätze weiterhin wuchsen und sich entwickelten, wodurch die Modelle regelmässig aktualisiert werden mussten.

In der Praxis ist es entscheidend, kürzere Trainings- und Testzeiten aufrechtzuerhalten, da dies IDS ermöglicht, schnell auf potenzielle Bedrohungen zu reagieren. Zum Beispiel können schnellere Testzeiten zu einer schnelleren Identifizierung böswilliger Aktivitäten und höheren Chancen, diese zu blockieren, führen.

#Fazit

Diese Forschung hebt die Bedeutung von Datenvorverarbeitung und Hyperparameter-Optimierung zur Verbesserung der Leistung von Machine Learning-Modellen für die Intrusion Detection hervor. Die Ergebnisse zeigen, dass gut aufbereitete Daten in Kombination mit fein abgestimmten Algorithmuseinstellungen zu einer verbesserten Erkennungsgenauigkeit und verkürzten Ausführungszeiten führen können.

Obwohl die Implementierung von Machine Learning-Techniken zur Intrusion Detection grosses Potenzial zeigt, sind weitere Studien notwendig, um die Anwendung dieser Methoden in realen Umgebungen zu untersuchen. Zukünftige Forschungen könnten das Testen dieser Techniken mit Daten aus militärischen Netzwerken und die Untersuchung der Effektivität von Deep-Learning-Algorithmen bei der Intrusion Detection umfassen.

Indem man versteht, wie man Datenvorverarbeitung und Hyperparameter-Optimierung nutzen kann, kann die Effektivität von Intrusion Detection-Systemen erheblich verbessert werden, was zu einem besseren Schutz gegen ständig wachsende Cyber-Bedrohungen führt.