بررسی الگوریتم های یادگیری ماشین در تشخیص نفوذ شبکه

امنیت شبکه های کامپیوتری در عصر حاضر به دلیل افزایش تهدیدات سایبری اهمیت ویژه ای یافته است. سامانه های تشخیص نفوذ (IDS) به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی برای شناسایی و مقابله با حملات، همواره مورد توجه پژوهشگران بوده اند. در سال های اخیر، بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین تحول چشمگیری در بهبود دقت و کارایی این سامانه ها ایجاد کرده است. روش های یادگیری نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارتی و یادگیری عمیق هر یک کاربردهای خاصی در تشخیص نفوذ دارند.در حوزه ی یادگیری نظارت شده، الگوریتم هایی همچون درخت تصمیم، Naïve Bayes، KNN، SVM و Random Forest برای شناسایی حملات شناخته شده به کار می روند و دقت مناسبی ارائه می دهند. در مقابل، یادگیری بدون نظارت با بهره گیری از الگوریتم های خوشه بندی مانند K-Means و DBSCAN در کشف الگوهای ناشناخته و ناهنجاری ها نقش موثری ایفا می کند. همچنین، استفاده از روش های کاهش ابعاد مانند PCA باعث افزایش سرعت و کاهش پیچیدگی مدل ها شده است. یادگیری نیمه نظارتی در شرایطی که داده های برچسب خورده محدود هستند، به عنوان راهکاری میانی مورد توجه قرار گرفته است.در سال های اخیر، روش های مبتنی بر یادگیری عمیق از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، CNN، RNN و Autoencoder به دلیل توانایی در استخراج خودکار ویژگی ها و تحلیل داده های پیچیده، دقت بالاتری در شناسایی حملات فراهم کرده اند. علاوه بر این، استفاده از روش های Ensemble Learning و ترکیب الگوریتم ها باعث افزایش پایداری و کاهش خطا شده است. در این میان، چالش هایی همچون نرخ بالای مثبت کاذب، نیاز به پردازش بلادرنگ و مدیریت داده های عظیم همچنان مطرح هستند.برای ارزیابی الگوریتم ها، مجموعه داده های استانداردی مانند KDD Cup ۹۹ و NSL-KDD به طور گسترده استفاده شده اند، اما با توجه به محدودیت های آن ها، داده های جدیدتر نظیر UNSW-NB۱۵ و CICIDS۲۰۱۷ جایگزین های بهتری محسوب می شوند. همچنین، انتخاب ویژگی بهینه و بهره گیری از الگوریتم های متاهیوریستیک مانند الگوریتم ژنتیک نقش بسزایی در بهبود عملکرد IDS دارد.

کلیدواژه ها:

ماشین ، شبکه ، الگوریتم ، هوش مصنوعی ، سیستم عصبی.