طراحی و پیاده سازی سیستمهای تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین در شبکه های سازمانی

با رشد روزافزون وابستگی سازمانها به زیرساختهای فناوری اطلاعات امنیت شبکههای کامپیوتری به یکی از چالشهای اساسی تبدیل شده است حملات سایبری با پیچیدگی و تنوع فزاینده سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) سنتی مبتنی بر امضا را در شناسایی تهدیدات نوین و ناشناخته (حملات روز صفر) با محدودیتهای جدی مواجه کرده اند این مقاله به بررسی و تحلیل جامع طراحی و پیاده سازی سیستمهای تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین ML-Based IDS در مقیاس شبکه های سازمانی می پردازد. هدف اصلی ارائه یک چارچوب مفهومی و عملی برای ساخت نسل جدیدی از IDS است که قادر به شناسایی هوشمندانه و خودکار الگوهای ترافیک مخرب و ناهنجار باشد در این پژوهش با استفاده از روش تحقیق توصیفی-تحلیلی و مرور نظام مند متون مراحل کلیدی پیاده سازی یک سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر یادگیری ماشین، از جمله جمع آوری و پیش پردازش، داده مهندسی و انتخاب ویژگی، انتخاب و آموزش مدلهای مختلف یادگیری نظارت شده نظارت نشده و عمیق و معیارهای ارزیابی عملکرد، به تفصیل مورد بحث قرار میگیرد. همچنین چالشهای مهمی نظیر مقیاس پذیری، حملات تخاصمی Adversarial) (Attacks و نیاز به تفسیر پذیری (Explainable (AI در سیستمهای امنیتی تحلیل شده و راهکارهای بالقوه ارائه میگردد نتایج این پژوهش نشان میدهد که الگوریتمهای یادگیری ماشین به ویژه یادگیری عمیق پتانسیل بالایی در افزایش دقت کاهش نرخ هشدارهای کاذب و بهبود توانایی تشخیص حملات ناشناخته

کلیدواژه ها:

سیستم تشخیص نفوذ ، یادگیری ماشین ، امنیت ، شبکه های سازمانی ، یادگیری عمیق ، حملات سایبری ، تشخیص ناهنجاری