ارتقای مکانیسم های تشخیص امنیت سایبری از طریق یادگیری فدرال: مطالعه جامع در مورد تشخیص نفوذ

در دنیای پویا و پیچیده امنیت سایبری، تشخیص نفوذ نقشی کلیدی در حفاظت از زیرساخت های حساس و داده های حیاتی ایفا می کند. با این حال، سیستم های سنتی تشخیص نفوذ، به دلیل معماری متمرکز خود، با چالش هایی نظیر حفظ حریم خصوصی داده ها، محدودیت در مقیاس پذیری و ناکارآمدی در برابر حملات پیشرفته و پیچیده مواجه هستند. در این میان، یادگیری فدرال به عنوان یک رویکرد نوآورانه در یادگیری ماشین غیرمتمرکز، چشم اندازی جدید برای مقابله با این چالش ها ارائه می دهد. این رویکرد امکان آموزش مدل های یادگیری را به صورت توزیع شده و بدون نیاز به اشتراک گذاری مستقیم داده ها بین دستگاه ها فراهم می کند. در این مقاله، ما به بررسی جامع روش های مبتنی بر یادگیری فدرال برای تشخیص نفوذ در حوزه امنیت سایبری می پردازیم. این رویکردها، با تمرکز بر تحلیل الگوهای غیرعادی ترافیک شبکه و رفتارهای مشکوک، توانایی شناسایی حملات پیچیده را بهبود می بخشند. ابتدا، مروری بر تکنیک های موجود در این زمینه ارائه خواهیم داد و سپس عملکرد آن ها را با استفاده از معیارهای کلیدی مانند دقت، نرخ تشخیص و توانایی مقابله با حملات خصمانه ارزیابی می کنیم. علاوه بر این، مزایا و محدودیت های روش های یادگیری فدرال در مقایسه با رویکردهای سنتی برجسته شده و تحلیل های مقایسه ای در قالب جداول و نمودارهای جامع ارائه خواهد شد. این تحلیل ها نشان می دهند که چگونه یادگیری فدرال می تواند به عنوان ابزاری قدرتمند در مقابله با تهدیدات سایبری نوظهور، به ویژه در تشخhttps://civilica.com/organ/cpapers/یص نفوذ و شناسایی ناهنجاری های پیشرفته، به کار گرفته شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری فدرال ، امنیت سایبری ، شناسایی نفوذ ، شناسایی حملات سایبری ، هوش مصنوعی