Explainable IDS for DoS Attacks

RESUME : L’internet des objets (Internet of Things, IoT) est un secteur d’activite en plein developpe-ment. Cette technologie va permettre de faire communiquer entre eux di˙erents appareils qui pourront alors echanger un nombre important de donnees. Securiser les informations trans-mises est un requis important de l’IoT. Des mecanismes de securite utilises dans les reseaux actuels peuvent etre repris (chi˙rement, authentification, etc). Neanmoins, l’augmentation de la surface d’attaque necessite de developper de nouveaux outils afin d’ameliorer la securite de ce type de reseau.Le mecanisme etudie dans cette etude est le systeme de detection d’intrusions (Intrusion Detection System, IDS). Les systemes de detection d’intrusions analysent un ensemble de donnees afin de detecter de potentielles intrusions. Le developpement de l’apprentissage automatique a permis d’augmenter les performances de ces algorithmes. Neanmoins, les al-gorithmes d’apprentissage automatique sont souvent tres diycilement interpretables par un humain. Des methodes, nommees Explainable Artificial Intelligence (XAI), ont ete develop-pees pour permettre une meilleure interpretation des resultats. La revue de litterature a montre que plusieurs methodes pouvaient etre utilisees afin de realiser un systeme de detec-tion. Les contraintes des objets connectes nous ont orientes vers une approche de detection d’anomalie a l’aide de l’analyse de paquets reseau. L’etude de la litterature a mis en avant l’algorithme Suport Vector Machine dans la detection des intrusions et la methode Partial Dependence Plot (PDP) pour l’interpretation des resultats. Nous proposons une approche combinant ces deux algorithmes dans l’objectif d’obtenir un systeme de detection d’intrusions performant et ayant une meilleure interpretabilite.----------ABSTRACT : The Internet of Things (IoT) is a rapidly developing sector of activity. This technology will enable di˙erent devices to communicate with each other and exchange a large amount of data. Securing the information transmitted is an important requirement of the IoT. Security mechanisms used in current networks can be used (encryption, authentication, etc.). Nevertheless, the increase of the attack surface requires the development of new tools to improve the security of this type of network.The mechanism studied in this study is the Intrusion Detection System (IDS). Intrusion detection systems analyse a set of information in order to detect potential intrusions. The development of automatic learning has made it possible to increase the performance of these algorithms. Nevertheless, machine learning algorithms are often very diycult for a human to interpret. Methods, called Explainable Artificial Intelligence (XAI), have been developed to allow a better interpretation of the results. The literature review showed that several methods could be used to build a detection system. The constraints of the connected objects led us to an anomaly detection approach using network packet analysis. The literature review highlighted the Support Vector Machine algorithm in intrusion detection and the Partial Dependence Plot (PDP) method for the interpretation of the results. We propose an approach combining these two algorithms with the objective of obtaining a high-performance intrusion detection system with better interpretability.The resulting mechanism has been the subject of 3 experiments: an analysis of the errors in the detection algorithm using the PDP method, a comparison with an algorithm attacking the IDS and an implementation in a network simulator.