ABSTRACT Maskininlärning tekniker används i stor utsträckning för att utveckla ett intrångsdetekteringssystem (IDS) för att upptäcka och klassificera cyberattacker på nätverksnivå och värdnivå på ett snabbt och automatiskt sätt. Många utmaningar uppstår dock eftersom skadliga attacker ständigt förändras och förekommer i mycket stora volymer som kräver en skalbar lösning. Det finns olika malware dataset tillgängliga offentligt för ytterligare forskning av cybersäkerhet gemenskapen. Ingen befintlig studie har dock visat en detaljerad analys av prestandan hos olika algoritmer för maskininlärning på olika allmänt tillgängliga dataset. På grund av den dynamiska karaktären av malware med ständigt föränderliga angreppsmetoder, malware dataset tillgängliga offentligt ska uppdateras systematiskt och benchmarking. I detta dokument, ett djupt neuralt nätverk (DNN), en typ av djupt lärande modell, utforskas för att utveckla en flexibel och effektiv IDS för att upptäcka och klassificera oförutsedda och oförutsägbara cyberattacker. Den kontinuerliga förändringen i nätverksbeteende och snabb utveckling av attacker gör det nödvändigt att utvärdera olika dataset som genereras genom åren genom statiska och dynamiska metoder. Denna typ av studie underlättar att identifiera den bästa algoritmen som effektivt kan arbeta med att upptäcka framtida cyberattacker. En omfattande utvärdering av experiment av DNN och andra klassiska maskininlärning klassificerare visas på olika allmänt tillgängliga riktmärken malware dataset. De optimala nätverksparametrarna och nätverkstopologierna för DNN väljs genom följande urvalsmetoder för hyperparameter med KDDCup 99 dataset. Alla experiment av DNNs körs till 1.000 epoker med inlärningshastigheten varierar i intervallet [0.01-0.5]. DNN-modellen som fungerade bra på KDDCup 99 tillämpas på andra datauppsättningar, såsom NSL-KDD, UNSW-NB15, Kyoto, WSN-DS och CICIDS 2017, för att genomföra riktmärket. Vår DNN-modell lär sig den abstrakta och högdimensionella beskrivningen av IDS-data genom att föra in dem i många dolda lager. Genom en rigorös experimentell testning bekräftas att DNN fungerar bra i jämförelse med de klassiska maskininlärningsklassificatörerna. Slutligen föreslår vi en mycket skalbar och hybrid DNNs ram kallas skalhybrid-IDS-AlertNet som kan användas i realtid för att effektivt övervaka nätverkstrafiken och värd-nivå händelser för att proaktivt varna eventuella cyberattacker.
I REF föreslås en mycket skalbar ram för djupinlärning för att upptäcka intrång på både nätverksnivå och värdnivå.
Deep Learning Approach for Intelligent Intrusion Detection System
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}