Abstract-Network intrångsdetekteringssystem (NIDS) övervaka nätverkstrafik för misstänkt aktivitet och varna systemet eller nätverksadministratör. Med start av gigabit-nätverk kommer de nuvarande nätverkskomponenterna för NIDS snart att vara otillräckliga av många skäl, framför allt på grund av att de befintliga metoderna inte kan stödja höga prestandakrav. Fältprogrammerbara grindsystem (FPGAs) är ett attraktivt medium för att hantera både hög genomströmning och anpassningsförmåga till intrångsdetekteringens dynamiska natur. I detta arbete designar vi en FPGA-baserad arkitektur för anomalidetektering i nätverksöverföringar. Vi utvecklar först en funktionsextraktionsmodul (FEM) som syftar till att sammanfatta nätverksinformation som ska användas i ett senare skede. Vårt FPGA-implementation visar att vi kan uppnå betydande prestandaförbättringar jämfört med befintlig programvara och applikationsspecifika implementationer med integrerad krets. Sedan går vi ett steg längre och demonstrerar användningen av huvudkomponentanalys som en outlier detektionsmetod för NIDS. Resultaten visar att vår arkitektur korrekt klassificerar attacker med detektionsfrekvenser som överstiger 99% och falska alarm så låga som 1,95%. Dessutom, med hjälp av omfattande pipelineing och hårdvara parallellism, kan det visas att för realistiska arbetsbelastningar, våra arkitekturer för FEM och avvikande analys uppnå 21,25- och 23,76-Gb/s kärna genomströmning, respektive. Index Terms-Feature extraktion, fältprogrammerbara grindsystem (FPGA), system för att upptäcka intrång i nätverk (NIDS), huvudkomponentanalys (PCA).
Abhishek et al utformade en FPGA-baserad arkitektur för anomalidetektering i nätverksöverföringar REF.
An FPGA-Based Network Intrusion Detection Architecture
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}