Syftet med ett Network Intrusion Detection System är att upptäcka påträngande, skadliga aktiviteter eller policykränkningar i en värd eller värdnätverk. I de nuvarande nätverken blir sådana system allt viktigare i takt med att antalet och mångfalden av attacker ökar tillsammans med mängden och känsligheten hos den information som utbyts. Detta är av särskilt intresse för Internet of Things-nätverken, där ett system för att upptäcka intrång kommer att vara avgörande när dess ekonomiska betydelse fortsätter att växa, vilket gör det till fokus för framtida intrångsattacker. I detta arbete föreslår vi en ny metod för att upptäcka intrång i nätet som är lämplig för ett Internet of Things-nätverk. Den föreslagna metoden bygger på en villkorlig variantal autoencoder med en specifik arkitektur som integrerar intrångsetiketterna inuti dekoderlagren. Den föreslagna metoden är mindre komplex än andra oövervakade metoder baserade på en variationell autoencoder och ger bättre klassificeringsresultat än andra välbekanta klassificeringar. Ännu viktigare är att metoden kan utföra funktionsrekonstruktion, det vill säga att den kan återställa saknade funktioner från ofullständiga träningsdataset. Vi visar att återuppbyggnadsnoggrannheten är mycket hög, även för kategoriska drag med ett stort antal tydliga värden. Detta arbete är unikt i nätverket intrång detektion fält, presentera den första tillämpningen av en villkorlig variationsfri autoencoder och ge den första algoritmen för att utföra funktionsåterställning.
I REF föreslog författarna ett system för att upptäcka intrång baserat på en villkorlig variationsfri autoenkoder (CVAE).
Conditional Variational Autoencoder for Prediction and Feature Recovery Applied to Intrusion Detection in IoT
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}