Abstract-This paper presenterar en enkel men effektiv metod för en anomali-baserad Intrusion Detection System (IDS). I själva verket kan IDS definieras som ett klassklassificeringssystem, där normal trafik är målklassen. Den stora mångfalden av nätverksattacker utöver behovet av generalisering motiverar oss att föreslå en halvövervakad metod. Inspirerad av framgångarna med Generative Adversarial Networks (Gans) för att träna djupa modeller i semi-oövervakad miljö, har vi föreslagit en änd-to-end djup arkitektur för IDS. Den föreslagna arkitekturen består av två djupa nätverk, av vilka var och en utbildades genom att konkurrera med varandra för att förstå det underliggande konceptet för den normala trafikklassen. Den viktigaste idén i detta dokument är att kompensera bristen på onormal trafik genom att ungefär få dem från normala flöden. I detta fall är vår metod inte partisk mot tillgängliga intrång i utbildningen som leder till mer exakt upptäckt. Den föreslagna metoden har utvärderats på datauppsättningen NSL-KDD. Resultaten bekräftar att vår metod överträffar de andra toppmoderna metoderna.
Författarna REF presenterade en anomalibaserad semiövervakad IDS.
End-to-End Adversarial Learning for Intrusion Detection in Computer Networks
{'venue': '2019 IEEE 44th Conference on Local Computer Networks (LCN)', 'journal': '2019 IEEE 44th Conference on Local Computer Networks (LCN)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}