Abstract-Neural nätverk har blivit en allt populärare lösning för nät intrång detektionssystem (NIDS). Deras förmåga att lära sig komplexa mönster och beteenden gör dem till en lämplig lösning för att differentiera mellan normal trafik och nätverksattacker. En nackdel med neurala nätverk är dock den mängd resurser som behövs för att utbilda dem. Många nätverk gateways och routers enheter, som kan vara värd en NIDS, helt enkelt inte har minne eller processorkraft att träna och ibland även köra sådana modeller. Viktigare är att de befintliga neurala nätverkslösningarna utbildas på ett övervakat sätt. Det innebär att en expert måste märka nätverkstrafiken och uppdatera modellen manuellt då och då. I detta papper presenterar vi Kitsune: en plug and play NIDS som kan lära sig att upptäcka attacker på det lokala nätverket, utan övervakning, och på ett effektivt sätt online. Kitsunes kärnalgoritm (KitNET) använder en ensemble av neurala nätverk som kallas autoenkodrar för att kollektivt skilja mellan normala och onormala trafikmönster. KitNET stöds av en funktionsextraktion ram som effektivt spårar mönster i varje nätverkskanal. Våra utvärderingar visar att Kitsune kan upptäcka olika attacker med en prestanda jämförbar med offline anomali detektorer, även på en Raspberry PI. Detta visar att Kitsune kan vara en praktisk och ekonomisk NIDS.
Kitsune REF utnyttjar en ensemble autokodare för att upptäcka nätverksanomalier, vilket också kräver att utbildningsdata är rena (normala).
Kitsune: An Ensemble of Autoencoders for Online Network Intrusion Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}