روش بهینه سازی برای افزایش امنیت در IDS های مبتنی بر یادگیری ماشین

هدف این مقاله علمی ارتقا پیدا کردن اثربخشی سیستم های تشخیص نفوذ (IDS) در تضمین امنیت شبکه با بهینه سازی مجموعه داده ها با استفاده از تکنیک های یادگیری ماشین است. با توجه به وابستگی روزافزون به شبکه های کامپیوتری برای ذخیره و انتقال اطلاعات، اتخاذ تدابیر امنیتی بسیار مهم است. (IDS) ها با شناسایی و پاسخ به انواع حملات و ناهنجاری ها در حفاظت از این شبکه ها نقش دارند. با این حال، رویکردهای سنتی مبتنی بر قوانین ممکن است برای شناسایی تهدیدهای در حال ظهور مشکل داشته باشند، به همین دلیل است که کاوش روش های یادگیری ماشینی نویدبخش افزایش امنیت شبکه است. این مقاله مروری بر اهمیت یادگیری ماشین در تشخیص نفوذ شبکه تاکید می کند. شکاف ها و محدودیت ها مانند فقدان مسائل مربوط به مقیاسپذیری در تشخیص بلادرنگ و در نظر گرفتن ناکفایتی در برابر حمالت در حال تکامل را در رویکردها شناسایی می کند. روش پیشنهاد شده شامل مراحلی از جمله انتخاب، پیش پردازش داده ها، نمایش ویژگی، انتخاب الگوریتم، آموزش مدل و ارزیابی و همچنین بهینه سازی مدل است. با انتخاب مجموعه دادهها با استفاده از تکنیک های پیش پردازش داده های مناسب و استفاده از انواع الگوریتم های یادگیری ماشین، هدف افزایش دقت و کاراییIDS ها در تشخیص و جلوگیری از نفوذ شبکه است. این تحقیق با پرداختن به شکاف ها و محدودیت های شناسایی شده کمک قابل توجهی به پیشرفت سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشینی می کند. هدف این مقاله بهبود امنیت شبکه و مقابله با تهدیدات در حال تغییر در دنیای به هم پیوسته ما با بهینه سازی مجموعه داده ها و افزایش اثربخشی IDS ها است.

کلیدواژه ها:

امنیت شبکه ، سیستم های تشخیص نفوذ ، امنیت شبکه ها ، یادگیری ماشین ، بهینه سازی