ブラックボックス攻撃に対するMLベースIDSの堅牢な防御

この研究は、敵対的攻撃に対する機械学習（ML）ベースの侵入検知システム（IDS）の回復力の向上に焦点を当てています。 敵対的攻撃は重要なインフラストラクチャのセキュリティを損なう可能性があるため、これは非常に重要な分野です。

• •敵対的攻撃に対するMLベースのIDSの脆弱性に対処。
• •行動認識型で一般化可能な防御メカニズムに焦点を当てる。
• •重要なインフラストラクチャのセキュリティの堅牢性の向上を目指す。