سیستم های تشخیص نفوذ با استفاده از شبکه عصبی کانولوشن

چکیده شناسایی حملات یکی از چالش های اساسی در تحقیقات سیستم های تشخیص نفوذ محسوب می شود. در دهه های اخیر، محققان به بررسی و به کارگیری روش های مختلف یادگیری ماشین پرداخته اند تا بتوانند ترافیک غیرعادی را از ترافیک عادی تشخیص دهند. تحقیقات گسترده در زمینه یادگیری ماشین به تازگی پیشرفت های قابل توجهی در تقلید از عملکرد مغز انسان به ارمغان آورده است. این پیشرفت ها 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 دستگاه های 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. سیستم های تشخیص نفوذ مبتنی بر ناهنجاری به عنوان ابزارهای موثری برای شناسایی حملات شناخته شده و ناشناخته مطرح می شوند. این سیستم ها با نظارت بر الگوهای عادی رفتار، قادر به شناسایی انحرافات و ناهنجاری ها هستند. در سال های اخیر، الگوریتم های 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 چالش های مربوط به آن می پردازد و نشان می دهد که چگونه این فناوری می تواند به بهبود دقت و کارایی سیستم های امنیتی کمک کند.