ABSTRACT Uppkomsten av Internetuppkoppling har lett till en betydande ökning av volymen och komplexiteten av it-attacker. Onormala beteendedetekteringssystem är värdefulla verktyg för att säkerställa säkerheten i datornätverk. Men på grund av den enorma mängden och ständigt ökande mångfalden av intrång, är de befintliga inträngande detektionssystem, som använder maskininlärning teknik för att lära sig en klassificerare baserad på en handgjord funktion vektor, inte tillräckligt robusta för att upptäcka sofistikerade attacker som orsakar en hög falsk larmfrekvens. Därför, bygga en flexibel djupgående försvarssystem för att upptäcka onormalt beteende kräver en förmåga att automatiskt lära sig kraftfulla funktioner och analysera stora mängder nätverkstrafik. För att ta itu med dessa problem föreslås i detta dokument ett nytt distribuerat tillvägagångssätt för upptäckt av onormalt beteende i storskaliga nätverk. Den utvecklade modellen upptäcker det onormala beteendet från storskaliga nätverkstrafikdata med hjälp av en kombination av en djup funktionsextraktion och multi-lager ensemblestöd vektor maskiner (SVMs) på ett distribuerat sätt. För det första utför vi en icke-linjär dimensionsminskning, som uppnås genom en distribuerad djup trosnätverk på storskaliga nätverkstrafikdata. Därefter matas de erhållna funktionerna till flerskiktsensemblen SVM. Konstruktionen av ensemblen sker genom det iterativa reduktionsparadigmet baserat på Spark. Empiriska resultat visar en lovande resultatvinst jämfört med andra befintliga modeller. INDEX TERMS Onormal beteendedetektion, big data, djup tro nätverk, djup inlärning, ensemble klassificerare.
I REF föreslogs en distribuerad modell baserad på Spark med hjälp av en samling av en djup tro nätverk (DBN) och multi-lager ensemble stöd vektor maskiner (MLE-SVMs).
Distributed Abnormal Behavior Detection Approach Based on Deep Belief Network and Ensemble SVM Using Spark
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}