Vi hävdar att modellering av nätverkstrafik som en tidsserie med en övervakad inlärningsmetod, genom att använda kända genuina och skadliga beteenden, förbättrar intrångsdetekteringen. För att styrka detta tränade vi länge korttidsminne (LSTM) återkommande neurala nätverk med träningsdata från DARPA / KDD Cup '99 utmaningen. För att identifiera lämpliga LSTM-RNN nätverksparametrar och struktur experimenterade vi med olika nätverkstopologier. Vi hittade nätverk med fyra minnesblock som innehöll två celler var och en erbjuder en bra kompromiss mellan beräkningskostnader och detektionsprestanda. Vi tillämpade glöm grindar och genvägar respektive. En inlärningsfrekvens på 0,1 och upp till 1.000 epoker visade goda resultat. Vi testade prestandan på alla funktioner och på extraherade minimala funktionsuppsättningar respektive. Vi utvärderade olika uppsättningar funktioner för att upptäcka alla attacker inom ett nätverk och även för att utbilda nätverk specialiserade på enskilda attackklasser. Våra resultat visar att LSTM-klassifiern ger överlägsen prestanda jämfört med tidigare publicerade resultat från starka statiska klassificerare. Med 93,82% noggrannhet och 22,13 kostnad, LSTM överträffar de vinnande bidragen i KDD Cup '99 utmaning ojämförligt. Detta beror på att LSTM lär sig att se tillbaka i tiden och korrelera på varandra följande anslutningsposter. För första gången någonsin har vi visat att LSTM-nätverk är användbara för att upptäcka intrång.
I REF har författarna hävdat att modellering av nättrafikdata som en tidsserie förbättrar IDS prestanda.
Applying long short-term memory recurrent neural networks to intrusion detection
{'venue': None, 'journal': 'South African Computer Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}