تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی در شبکه های کامپیوتری

تشخیص نفوذ (ID) یکی از عناصر کلیدی در تامین امنیت شبکه های کامپیوتری در برابر حملات مخرب حائزاهمیت است. با پیشرفت های اخیر در زمینه های یادگیری عمیق (DL)، یادگیری هوش مصنوعی قابل توضیح (AXI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری فدرال (FL)، این رویکرد ها به عنوان گزینه های جذابی برای بهبود تشخیص نفوذ مورد توجه قرار گرفته اند. رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق با توجه به قابلیت های خود در یادگیری خودکار ویژگیهای مرتبط از دادهها، عملکرد موثری در تشخیص نفوذ دارند. اما این روشها به داده هایبرچسب گذاری شده و منابع محاسباتی قابل توجهی برای آموزش مدلهای پیچیده نیاز دارند. در عوض،رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین به منابع کمتری نیاز دارند، اما ممکن است در تعمیم به داده های جدیدمحدودیت هایی داشته باشند.یادگیری هوش مصنوعی قابل توضیح با تمرکز بر شفافیت و تفسیرپذیری در تصمیم گیری مدل های هوش مصنو عیبه کاربران این امکان را میدهد که بفهمند مدلها چگونه به نتایج خاصی دست مییابند و این میتواند منجر بهاعتماد بیشتر در استفاده از این سیستم ها شود. یادگیری فدرال، به عنوان یک رویکرد جدید، به چندین نهاد اجازهمیدهد که بدون مبادله داده های خود، به طور مشترک یک مدل یادگیری کنند. این امر به حفظ حریم خصوصی وامنیت کمک میکند و آن را به گزین های مناسب برای تشخیص نفوذ تبدیل میسازد. این مقاله به شکا فهای موجود درادبیات پرداخته و سعی در ارائه یک مرور جامع از سناریوهای خاص کاربردی دارد. هدف آن کمک کردن به متخصصان وپژوهشگران است که تا با توجه به نیازهای خاص ID، به راحتی رویکرد مناسب را انتخاب کنند. عواملی نظیر اندازه شبکه، در دسترس بودن داده ها، و نگرانی های حفظ حریم خصوصی و امنیتی، همگی در انتخاب بهترین راهکار تاثیرگذار هستند. اینتحلیل میتواند به افزایش آگاهی و بهبود تصمیم گیری در حوزه امنیت شبکه کمک کند و هدایت بهتری برای پیاده سازیسیستم های ID فراهم آورد.

کلیدواژه ها:

شبکه های کامپیوتری ، هوش مصنوعی ، تشخیص نفوذ