ABSTRACT Intrusion upptäckt spelar en viktig roll för att säkerställa informationssäkerhet, och den viktigaste tekniken är att korrekt identifiera olika attacker i nätverket. I detta dokument undersöker vi hur man kan modellera ett intrångsdetekteringssystem baserat på djupt lärande, och vi föreslår ett djupt lärande för att upptäcka intrång med hjälp av återkommande neurala nätverk (RNN-IDS). Dessutom studerar vi prestandan hos modellen i binär klassificering och multiklass klassificering, och antalet neuroner och olika inlärningshastighet påverkar prestandan för den föreslagna modellen. Vi jämför det med de av J48, artificiella neurala nätverk, slumpmässig skog, stöd vektor maskin, och andra maskininlärningsmetoder som föreslagits av tidigare forskare på referensdatauppsättningen. De experimentella resultaten visar att RNN-IDS är mycket lämplig för modellering av en klassificeringsmodell med hög noggrannhet och att dess prestanda är överlägsen den hos traditionella maskininlärningsmetoder i både binär och multiklass klassificering. RNN-IDS-modellen förbättrar noggrannheten i intrångsdetekteringen och ger en ny forskningsmetod för intrångsdetektering. Återkommande neurala nätverk, RNN-IDS, intrångsdetektering, djupinlärning, maskininlärning.
I REF presenterades en djupgående inlärningsmodell baserad på ett återkommande neuralt nätverk med en soft-max klassificering.
A Deep Learning Approach for Intrusion Detection Using Recurrent Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}