Nätverksattacker är allvarliga problem i dagens alltmer sammanlänkade samhälle. Nya studier har tillämpat konventionella maskininlärning till nätverk attack upptäckt genom att lära mönster nätverk beteende och utbildning en klassificering modell. Dessa modeller kräver vanligtvis stora märkta dataset, men den snabba takt och oförutsägbarhet cyberattacker gör denna märkning omöjlig i realtid. För att ta itu med dessa problem föreslog vi att överföra lärande för att upptäcka nya och osynliga attacker genom att överföra kunskapen om de kända attackerna. I vårt tidigare arbete, har vi föreslagit en överföring lärande-aktiverade ramverk och förhållningssätt, som kallas HETL, som kan hitta den gemensamma latenta subrymden av två olika attacker och lära sig en optimerad representation, som var invariant för att attackera beteenden förändringar. HTL förlitade sig dock på manuella förinställningar av hyperparametrar såsom relativitet mellan källan och målattacker. I detta dokument förlängde vi denna studie genom att föreslå en klusterförstärkt överföringsutbildningsmetod, kallad CeHTL, som automatiskt kan hitta relationen mellan den nya attacken och den kända attacken. Vi utvärderade dessa metoder genom att stimulera scenarier där testdatasetet innehåller olika attacktyper eller undertyper från träningssetet. Vi valde flera konventionella klassificeringsmodeller såsom beslutsträd, slumpmässiga skogar, KNN och andra nya överföringsmetoder som starka baslinjer. Resultaten visade att HTL och CeHTL förbättrade prestandan anmärkningsvärt. CeHTL presterade bäst och visade hur effektivt överföringslärandet var när det gällde att upptäcka nya nätverksattacker.
Zhao m.fl. REF föreslog ett överförings-inlärningsaktiverat ramverk och tillvägagångssätt, kallat HETL, som kan hitta den gemensamma latenta subrymden av två olika attacker och lära sig en optimerad representation, som var invariant att attackera beteenden förändringar.
Transfer learning for detecting unknown network attacks
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}