An Explanation of the LSTM Model Used for DDoS Attacks Classification
Notice bibliographique
Résumé
With the rise of DDoS attacks, several machine learning-based attack detection models have been used to mitigate malicious behavioral attacks. Understanding how machine learning models work is not trivial. This is particularly true for complex and nonlinear models, such as deep learning models that have high accuracy. The struggle to explain these models creates a tension between accuracy and explanation. Recently, different methods have been used to explain deep learning models and address ambiguity issues. In this paper, we utilize the LSTM model to classify DDoS attacks. We then investigate the explanation of LSTM using LIME, SHAP, Anchor, and LORE methods. Predictions of 17 DDoS attacks are explained by these methods, where common explanations are obtained for each class. We also use the output of the explanation methods to extract intrinsic features needed to differentiate DDoS attacks. Our results demonstrate 51 intrinsic features to classify attacks. We finally compare the explanation methods and evaluate them using descriptive accuracy (DA) and descriptive sparsity (DS) metrics. The comparison and evaluation show that the explanation methods can explain the classification of DDoS attacks by capturing either the dominant contribution of input features in the prediction of the classifier or a set of features with high relevance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».