سیستمهای تشخیص نفوذ با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن

شناسایی حملات یکی از چالشهای اساسی در تحقیقات سیستمهای تشخیص نفوذ محسوب می شود. در دهه های اخیر، محققان به بررسی و به کارگیری روشهای مختلف یادگیری ماشین پرداخته اند تا بتوانند ترافیک غیرعادی را از ترافیک عادی تشخیص دهند. تحقیقات گسترده در زمینه یادگیری ماشین به تازگی پیشرفتهای قابل توجهی در تقلید از عملکرد مغز انسان به ارمغان آورده است. این پیشرفتها عمدتا ناشی از توسعه یادگیری عمیق است که انتظار می رود تحولی شگرف در حوزه هوش مصنوعی ایجاد کند. با گسترش فناوری اینترنت و افزایش تعداد دستگاههای متصل به شبکه، حجم عظیمی از داده ها تولید و ذخیره سازی می شود که این موضوع به ظهور عصر "کلان داده" منجر شده است. اما این ارتباطات همچنین خطرات امنیتی را به همراه دارد و داده های ارزشمند در معرض تهدید قرار می گیرند. سیستمهای تشخیص نفوذ مبتنی بر ناهنجاری به عنوان ابزارهای موثری برای شناسایی حملات شناخته شده و ناشناخته مطرح می شوند. این سیستمها با نظارت بر الگوهای عادی رفتار، قادر به شناسایی انحرافات و ناهنجاری ها هستند. در سالهای اخیر، الگوریتمهای یادگیری عمیق، به ویژه شبکه های عصبی کانولوشن، در این زمینه مورد توجه قرار گرفته اند. این مقاله به بررسی کاربرد شبکه های عصبی کانولوشن در تشخیص نفوذ و چالشهای مربوط به آن می پردازد و نشان می دهد که چگونه این فناوری می تواند به بهبود دقت و کارایی سیستمهای امنیتی کمک کند.

کلیدواژه ها:

شناسایی حملات ، سیستمهای تشخیص نفوذ ، امنیت دادهها ، شبکه های عصبی کانولوشن