Abstract-Network intrångsdetekteringssystem (NIDS) spelar en avgörande roll för att försvara datornätverk. Det finns dock farhågor när det gäller genomförbarheten och hållbarheten hos de nuvarande strategierna när de ställs inför kraven från moderna nätverk. Mer specifikt avser dessa frågor de ökande nivåerna av nödvändig mänsklig interaktion och de minskande nivåerna av detektionsnoggrannhet. I detta dokument presenteras en ny djupinlärningsteknik för att upptäcka intrång, som tar upp dessa problem. Vi beskriver vår föreslagna icke-symmetrisk djup autoencoder (NDAE) för oövervakad funktionsinlärning. Dessutom föreslår vi också vår nya modell för djupinlärning som konstruerats med hjälp av staplade NDAE. Vår föreslagna klassificering har implementerats i grafikbearbetningsenhet (GPU)-aktiverad TensorFlow och utvärderats med hjälp av riktmärket KDD Cup '99 och NSL-KDD dataset. Hittills har vi fått lovande resultat från vår modell, vilket visar på förbättringar jämfört med befintliga metoder och den starka potentialen för användning i moderna NIDS.
Shone m.fl. I REF föreslogs en ny modell för klassificering av djuplärande som konstruerats med hjälp av staplade icke-symmetriska Deep AutoEncoder (NDAE) för oövervakad funktionsinlärning och RF-klassificeringsalgoritm för klassificering.
A Deep Learning Approach to Network Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}