ABSTRACT På grund av de komplexa och tidsvarierande nätverksmiljöer, traditionella metoder är svåra att extrahera exakta funktioner av intrång beteende från de högdimensionella dataprover och bearbeta den höga volymen av dessa data effektivt. Ännu värre är att nätintrångsproven är nedsänkta i ett stort antal normala datapaket, vilket leder till otillräckliga prover för modellutbildning; därför åtföljs det av höga falska detektionshastigheter. För att ta itu med utmaningen med obalanserade positiva och negativa inlärningsprover föreslår vi att man använder sig av djupgående konvolutionella generativa kontrariska nätverk (DCGAN), som gör det möjligt att extrahera funktioner direkt från rådata, och sedan genererar nya utbildningsset genom att lära sig av rådata. Med tanke på att anfallsproverna vanligtvis är intraberoende tidssekvensdata använder vi oss av långtidsminne (LSTM) för att automatiskt lära oss funktionerna i nätverksintrångsbeteenden. Det är dock svårt att parallellisera inlärning/utbildning av LSTM-nätverket, eftersom LSTM-algoritmen beror på resultatet av föregående moment. För att ta bort sådant beroende och möjliggöra intrångsdetektering i realtid föreslår vi en enkel återkommande enhet baserad (SRU)-baserad modell. Den föreslagna modellen verifierades genom omfattande experiment på referensdatauppsättningarna KDD'99 och NSL-KDD, som effektivt identifierar normala och onormala nätverksaktiviteter. Den uppnår 99,73 % noggrannhet i KDD'99-datasetet och 99,62 % i NSL-KDD-datasetet. INDEX TERMS Nätverkssäkerhet, djupinlärning, intrångsdetekteringssystem (IDS), enkel återkommande enhet, djupa konvolutionella generativa kontradiktoriska nätverk.
I REF J. Yang et al föreslå en IDS med hjälp av den djupa convolutional generative kontraversarial nätverk.
A Simple Recurrent Unit Model Based Intrusion Detection System With DCGAN
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}