Improving Intrusion Detection with Domain-Invariant Representation Learning in Latent Space

📄 arXiv: 2312.17300v5 📥 PDF

作者: Padmaksha Roy, Tyler Cody, Himanshu Singhal, Kevin Choi, Ming Jin

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-12-28 (更新: 2025-10-17)

期刊: European Conference of Machine Learning 2025

💡 一句话要点

提出基于领域不变表征学习的入侵检测方法，提升零日攻击检测能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 入侵检测 零日攻击 领域泛化 表征学习 多任务学习

📋 核心要点

  1. 传统入侵检测系统依赖同分布数据，难以有效识别工业应用中层出不穷的零日攻击。
  2. 论文提出一种多任务表征学习方法，通过融合多领域信息，学习领域不变的潜在空间表征。
  3. 实验结果表明，该方法在多个异常检测数据集上，显著提升了零日攻击的检测性能。

📝 摘要（中文）

零日异常检测在工业应用中至关重要，因为新型、不可预见的威胁可能会损害系统完整性和安全性。传统的检测系统由于依赖于同分布数据，通常无法识别这些未知的异常。领域泛化通过利用来自多个已知领域的知识来检测异分布事件，从而弥补了这一差距。本文提出了一种多任务表征学习技术，将相关领域的信息融合到统一的潜在空间中。通过联合优化分类、重构和互信息正则化损失，我们的方法学习了一种最小的（瓶颈）、领域不变的表征，从而丢弃虚假的相关性。这种潜在空间的解耦增强了泛化能力，从而能够检测未知领域的异常。实验结果表明，在不同的异常检测数据集中，零日或新型异常检测能力得到了显著提高。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零日攻击的入侵检测问题。现有方法依赖于已知的攻击模式，无法有效检测未知的、新型的攻击。这些方法在面对与训练数据分布不同的新攻击时，泛化能力较差。

核心思路：论文的核心思路是学习一个领域不变的表征空间。通过将来自多个相关领域的知识融合到这个空间中，模型可以学习到与具体领域无关的、更本质的特征。这样，即使面对来自未知领域的攻击，模型也能基于这些本质特征进行有效检测。

技术框架：整体框架包含一个编码器，将输入数据映射到潜在空间；以及多个解码器，分别用于重构原始输入和进行分类。通过联合优化分类损失、重构损失和互信息正则化损失，模型学习到领域不变的潜在表征。互信息正则化旨在减少潜在空间中不同特征之间的相关性，从而提高泛化能力。

关键创新：最重要的创新点在于利用多任务学习和互信息正则化，学习领域不变的潜在表征。与传统的单领域训练方法相比，该方法能够更好地泛化到未知领域。互信息正则化的引入，进一步解耦了潜在空间，使得模型能够关注更本质的特征。

关键设计：论文采用了自编码器结构，编码器将输入映射到低维潜在空间，解码器用于重构输入。损失函数包括分类损失（用于区分正常和异常样本）、重构损失（用于保证潜在空间包含足够的信息）和互信息正则化损失（用于减少潜在空间特征之间的相关性）。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述，但摘要中未提及具体数值。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的有效性，在多个异常检测数据集上取得了显著的性能提升。具体的数据和提升幅度在摘要中未给出，但强调了该方法在零日攻击检测方面的优势。实验结果表明，该方法能够有效地泛化到未知领域，并检测出传统的检测系统无法识别的新型攻击。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业控制系统、网络安全监控系统以及其他需要高可靠性和安全性的关键基础设施。通过提高零日攻击的检测能力，可以有效防止潜在的安全漏洞和系统故障，保障工业生产的稳定运行，并减少经济损失。未来，该方法可以进一步扩展到更复杂的攻击场景和更多样化的数据类型。

📄 摘要（原文）

Zero-day anomaly detection is critical in industrial applications where novel, unforeseen threats can compromise system integrity and safety. Traditional detection systems often fail to identify these unseen anomalies due to their reliance on in-distribution data. Domain generalization addresses this gap by leveraging knowledge from multiple known domains to detect out-of-distribution events. In this work, we introduce a multi-task representation learning technique that fuses information across related domains into a unified latent space. By jointly optimizing classification, reconstruction, and mutual information regularization losses, our method learns a minimal(bottleneck), domain-invariant representation that discards spurious correlations. This latent space decorrelation enhances generalization, enabling the detection of anomalies in unseen domains. Our experimental results demonstrate significant improvements in zero-day or novel anomaly detection across diverse anomaly detection datasets.