ارائه روشی جهت تشخیص نفوذ با بهره گیری از یادگیری عمیق و الگوریتم های فراابتکاری

تشخیص نفوذ یکی از مسائل حیاتی در حوزه امنیت اطلاعات است که در صورت عدم مدیریت مناسب می تواند آسیب های جبران ناپذیری به داده ها و زیرساخت های فناوری وارد کند. سیستم های تشخیص نفوذ به عنوان ابزاری برای شناسایی فعالیت های غیرمجاز و جلوگیری از حملات، نقش مهمی در حفاظت از شبکه ها ایفا می کنند. با این حال، روش های سنتی IDS اغلب با چالش هایی همچون دقت پایین و سرعت پردازش ناکافی مواجه هستند. در این پژوهش، رویکرد جدیدی برای بهبود عملکرد سیستم های تشخیص نفوذ ارائه شده است. این روش با ترکیب الگوریتم های بهینه سازی تکاملی و تکنیک های یادگیری ماشین، ضمن افزایش دقت، توانایی پردازش حجم بالای داده ها را نیز ارتقا می دهد. برای این منظور، یک شبکه عصبی تکاملی طراحی و توسعه داده شده است که از قابلیت های الگوریتم های پیشرفته برای انتخاب ویژگی های مهم و مدل های یادگیری ماشین برای طبقه بندی استفاده می کند. نتایج به دست آمده از آزمایش ها نشان می دهد که رویکرد پیشنهادی، نسبت به روش های موجود، کارایی بیشتری دارد. این مدل نه تنها سرعت پردازش و دقت تشخیص را بهبود می بخشد، بلکه قابلیت اطمینان بالایی در شناسایی تهدیدات امنیتی دارد. دستاوردهای این پژوهش نشان می دهد که استفاده از ترکیب الگوریتم های تکاملی و یادگیری ماشین می تواند رویکردی موثر برای ارتقای سیستم های امنیتی در برابر نفوذ های پیچیده و متنوع باشد.

کلیدواژه ها:

تشخیص نفوذ ، الگوریتم های تکاملی ، یادگیری عمیق ، بهینه سازی