ABSTRACT På grund av den enorma ökningen av Internettillämpningar under det senaste årtiondet har behovet av informationsnätens säkerhet ökat. Som ett primärt försvar av nätverksinfrastrukturen förväntas ett system för att upptäcka intrång anpassa sig till ett dynamiskt föränderligt hotlandskap. Många övervakade och oövervakade tekniker har utarbetats av forskare från disciplinen maskininlärning och datautvinning för att uppnå tillförlitlig upptäckt av anomalier. Djupt lärande är ett område för maskininlärning som tillämpar neuronliknande struktur för inlärningsuppgifter. Djupt lärande har djupt förändrat sättet vi närmar oss inlärningsuppgifter genom att leverera monumentala framsteg inom olika discipliner som talbehandling, datorseende och behandling av naturligt språk för att nämna några. Det är bara relevant att denna nya teknik måste undersökas för tillämpningar för informationssäkerhet. Syftet med detta dokument är att undersöka lämpligheten av djupinlärningsmetoder för anomalibaserade system för att upptäcka intrång. För denna forskning, har vi utvecklat anomali detektionsmodeller baserade på olika djupa neurala nätverk strukturer, inklusive konvolutionella neurala nätverk, autoencoders, och återkommande neurala nätverk. Dessa djupa modeller utbildades på NSLKDD-utbildningsdata och utvärderades på båda testdatamängderna från NSLKDD, nämligen NSLKDDTest+ och NSLKDDTest21. Alla experiment i denna uppsats utförs av författare på en GPU-baserad testbädd. Konventionella maskininlärning-baserade intrångsdetekteringsmodeller implementerades med hjälp av välkända klassificeringstekniker, inklusive extrem inlärningsmaskin, närmaste granne, beslut träd, slumpmässiga skog, stöd vektor maskin, naiva fack, och quadratic discriminant analys. Både djupa och konventionella maskininlärningsmodeller utvärderades med hjälp av välkända klassificeringsmått, inklusive mottagarens driftsegenskaper, kurvare, precisionsåterkallningskurva, genomsnittlig genomsnittlig precision och noggrannhet hos klassificeringen. Experimentella resultat av djupa IDS-modeller visade lovande resultat för verklig tillämpning i anomalidetekteringssystem.
Naseer m.fl. REF använder en konvolution neurala nätverk, automatisk kodare och cykliska neurala nätverk för att bygga djup nätverk, som kan lära sig funktionerna i befintliga datamängder och förbättra noggrannheten av klassificering.
Enhanced Network Anomaly Detection Based on Deep Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}