Abstract-In nätverksintrång detektion forskning, en populär strategi för att hitta attacker är att övervaka ett nätverk verksamhet för avvikelser: avvikelser från profiler av normalitet som tidigare lärt sig från godartad trafik, typiskt identifierade med hjälp av verktyg lånat från maskininlärning gemenskapen. Trots omfattande akademisk forskning finner man dock en slående lucka i fråga om faktiska tillämpningar av sådana system: jämfört med andra metoder för att upptäcka intrång används maskininlärning sällan i operativa "verkliga" miljöer. Vi undersöker skillnaderna mellan problem med att upptäcka intrång i nätet och andra områden där maskininlärning regelbundet får mycket större framgång. Vårt främsta påstående är att uppgiften att hitta attacker är fundamentalt annorlunda från dessa andra tillämpningar, vilket gör det betydligt svårare för intrångsdetektering gemenskapen att använda maskininlärning effektivt. Vi stöder detta påstående genom att identifiera utmaningar som särskilt gäller upptäckt av intrång i nätet, och tillhandahålla en uppsättning riktlinjer som syftar till att stärka framtida forskning om anomalidetektering.
REF identifierar utmaningarna för intrångsdetekteringsgemenskapen att använda maskininlärning på ett effektivt sätt och ger en uppsättning riktlinjer för förbättringar.
Outside the Closed World: On Using Machine Learning for Network Intrusion Detection
{'venue': '2010 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'journal': '2010 IEEE Symposium on Security and Privacy', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}