ABSTRACT Utvecklingen av ett anomalibaserat intrångsdetekteringssystem (IDS) är en primär forskningsriktning inom området intrångsdetektering. En IDS lär sig normalt och avvikande beteende genom att analysera nätverkstrafik och kan upptäcka okända och nya attacker. Prestandan hos en IDS är dock starkt beroende av funktionsdesign, och design av en funktionsuppsättning som exakt kan karakterisera nätverkstrafik är fortfarande en pågående forskningsfråga. Onormalt baserade IDS har också problemet med en hög falsk larmfrekvens (FAR), som allvarligt begränsar deras praktiska tillämpningar. I detta dokument föreslår vi en ny IDS som kallas den hierarkiska rumsliga-temporala funktioner-baserade intrångsdetekteringssystem (HAST-IDS), som först lär sig den låga nivån rumsliga funktioner i nätverkstrafik med hjälp av djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) och sedan lär sig hög nivå timliga funktioner med hjälp av långa kortsiktiga minnesnätverk. Hela processen med funktionsinlärning fullbordas av de djupa neurala nätverken automatiskt; inga funktionstekniska tekniker krävs. De automatiskt inlärda trafikfunktionerna minskar FAR effektivt. Standarderna DARPA1998 och ISCX2012 används för att utvärdera det föreslagna systemets prestanda. De experimentella resultaten visar att HAST-IDS överträffar andra publicerade metoder när det gäller noggrannhet, detektionshastighet och FAR, som framgångsrikt visar sin effektivitet både när det gäller funktionsinlärning och minskning av FAR. INDEX TERMS Nätverksinbrottsdetektering, djupa neurala nätverk, representationsinlärning.
Wang m.fl. REF föreslog ett nytt intrångsdetekteringssystem som kallas hierarkiskt rumsligt-temporalt funktionsbaserat intrångsdetekteringssystem (HAST-IDS); deras system använde det djupa konvolutionella neurala nätverket för att lära sig de rumsliga egenskaperna på låg nivå i nätverkstrafik, LSTM-nätverk (långsiktiga minnesnätverk) för att lära sig tidsfunktioner på hög nivå.
HAST-IDS: Learning Hierarchical Spatial-Temporal Features Using Deep Neural Networks to Improve Intrusion Detection
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}