Enhancing Network Intrusion Detection Systems Using Unsupervised Deep Learning Approaches with Autoencoders for Anomaly Detection
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: پنجمین کنفرانس بین المللی محاسبات نرم
- کد COI اختصاصی: CSCG05_161
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 225
نویسندگان
Bachelor Student in Computer Engineering, Faculty of Technology and Engineering, East of Guilan, University ofGuilan, Guilan, Iran
Seyyed Abdorreza Hesam Mohseni
University Lecturer of Computer Engineering, Faculty of Technology and Engineering, East of Guilan, University ofGuilan, Guilan, Iran
چکیده
This paper delves into examining the utilization of autoencoders in unsupervised deep learning techniques applied to Network-Based Anomaly Intrusion Detection Systems (IDS). Given the inadequacy of anomaly-base traditional IDSs in detecting zero-day attacks, enhancing their performance in that aspect remains an active research pursuit. This study conducts a comprehensive review of two Denoising Autoencoder (DAE) and sparse autoencoder approaches for identifying novel attacks. The models utilizing AE aim to generate distinctive features conducive to detecting network intrusions. By considering either the number of citations or the significance of emerging methods, relevant works were identified, thoroughly examined, and summarized. The cybersecurity datasets employed in this investigation are publicly accessible and widely recognized. Furthermore, the primary focus of this study is on various autoencoder methodologies within self-taught learning, serving as an automated means for feature acquisition.کلیدواژه ها
Intrusion Detection Systems (IDS)،Auto Encoder،NIDS،Deep Learning،Network Traffic Analysis،Cyber Securityمقالات مرتبط جدید
- Development the Product Design Process Using Quality Function Deployment and Operational Research
- Numerical Analysis of the Electronic Cooling of a Flat Plate Immersed in the Saturated R۱۳۴a Based on the Pool Boiling Theory
- شناسایی و رتبه بندی عوامل موثر بر عیوب ساختاری میل لنگ خودرو (مطالعه موردی: شرکت صنایع ریخته گری ایران)
- انتخاب استراتژی بهینه نگهداری و تعمیرات با استفاده از مدل های تصمیم گیری چندمعیاره (مطالعه موردی: شرکت فرآورده غذایی بینارزن)
- The Evolving Landscape of Distributed Denial of Service (DDoS) and Denial of Service (DoS) Attacks A Comprehensive Analysis
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.