Thwarting Cybersecurity Attacks with Explainable Concept Drift
Notice bibliographique
Résumé
Cyber-security attacks pose a significant threat to the operation of autonomous systems. Particularly impacted are the Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems in smart buildings, which depend on data gathered by sensors and Machine Learning (ML) models using the captured data. As such, attacks that alter the readings of these sensors can severely affect the HVAC system operations impacting residents’ comfort and energy reduction goals. Such attacks may induce changes in the online data distribution being fed to the ML models, violating the fundamental assumption of similarity in training and testing data distribution. This leads to a degradation in model prediction accuracy due to a phenomenon known as Concept Drift (CD) — the alteration in the relationship between input features and the target variable. Addressing CD requires identifying the source of drift to apply targeted mitigation strategies, a process termed drift explanation. This paper proposes a Feature Drift Explanation (FDE) module to identify the drifting features. FDE utilizes an Auto-encoder (AE) that reconstructs the activation of the first layer of the regression Deep Learning (DL) model and finds their latent representations. When a drift is detected, each feature of the drifting data is replaced by its representative counterpart from the training data. The Minkowski distance is then used to measure the divergence between the altered drifting data and the original training data. The results show that FDE successfully identifies 85.77% of drifting features and showcases its utility in the DL adaptation method under the CD phenomenon. As a result, the FDE method is an effective strategy for identifying drifting features towards thwarting cyber-security attacks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».