Sammanfattning av denna webbsida: Inkrementella detektionssystem spelar en viktig roll när det gäller att förebygga säkerhetshot och skydda nätverk mot attacker. Men med uppkomsten av okända attacker och obalanserade prover, traditionella maskininlärningsmetoder lider av lägre detektionsfrekvens och högre falska positiva tal. Vi föreslår en ny intrångsdetekteringsmodell som kombinerar en förbättrad villkorlig variation av AutoEncoder (ICVAE) med ett djupt neuralt nätverk (DNN), nämligen ICVAE-DNN. ICVAE används för att lära sig och utforska potentiella glesa representationer mellan nätverksdatafunktioner och klasser. Den utbildade ICVAE-dekodern genererar nya anfallsprover enligt angivna intrångskategorier för att balansera träningsdata och öka mångfalden av träningsprover, vilket förbättrar detektionshastigheten för de obalanserade attackerna. Den utbildade ICVAE-kodaren används inte bara för att automatiskt minska datadimensionen, utan också för att initiera vikten av DNN-dolda lager, så att DNN enkelt kan uppnå global optimering genom bakutbredning och finjustering. Datauppsättningarna NSL-KDD och UNSW-NB15 används för att utvärdera ICVAE-DNN:s prestanda. ICVAE-DNN är överlägsen de tre välkända översamplingsmetoderna vid dataförstärkning. Dessutom överträffar ICVAE-DNN sex välkända modeller för detektionsprestanda och är effektivare när det gäller att upptäcka minoritetsangrepp och okända attacker. Dessutom visar ICVAE-DNN också bättre övergripande noggrannhet, detektionsfrekvens och falsk positiv frekvens än de nio senaste metoderna för att upptäcka intrång.
En av de senaste föreslagna metoderna för att förbättra multi-klass klassificering prestanda intrångsdetektering REF föreslog att använda en kombination av förbättrad villkorlig variation autoencoder med ett djupt neuralt nätverk.
Improving the Classification Effectiveness of Intrusion Detection by Using Improved Conditional Variational AutoEncoder and Deep Neural Network
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}