کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص نفوذ در سیستم های امنیت شبکه

کاربرد یادگیری عمیق در تشخیص نفوذ در سیستم های امنیت شبکه به عنوان یک رویکرد نوین و موثر در مقابله با تهدیدات پیچیده و پیشرفته سایبری، مورد توجه گسترده ای قرار گرفته است. زمینه پژوهش بر اساس رشد روزافزون حملات سایبری و نیاز به سیستم های امنیتی هوشمندتر و دقیق تر شکل گرفته است که بتوانند با استفاده از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق، حملات را به صورت خودکار شناسایی و تحلیل کنند. هدف پژوهش بررسی تاثیر و کارایی مدل های یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل های ترکیبی در بهبود دقت و کاهش خطاهای سیستم های تشخیص نفوذ است. روش تحقیق به صورت کیفی و کتابخانه ای با مرور گسترده ادبیات علمی و مقالات معتبر بین المللی انجام شده است تا ضمن تحلیل روش ها و الگوریتم های موجود، نقاط قوت و محدودیت های آن ها شناسایی شود. نتایج تحقیق نشان می دهد که استفاده از یادگیری عمیق موجب افزایش قابل توجه دقت در شناسایی نفوذ، کاهش هشدارهای اشتباه و بهبود قابلیت تشخیص حملات جدید و ناشناخته می شود. همچنین، توانایی این مدل ها در استخراج خودکار ویژگی های پیچیده از داده های شبکه، آن ها را نسبت به روش های سنتی متمایز می سازد. با این حال، چالش هایی همچون نیاز به داده های حجیم و برچسب دار برای آموزش، مصرف بالای منابع محاسباتی و پیچیدگی در تفسیر نتایج، محدودیت هایی را برای کاربرد گسترده تر این فناوری ها ایجاد کرده است. در نهایت، پژوهش تاکید دارد که با پیشرفت های مداوم در معماری های یادگیری عمیق و افزایش منابع محاسباتی، انتظار می رود این روش ها نقش محوری در توسعه سیستم های امنیتی آینده ایفا کنند و امنیت شبکه ها را به سطح بالاتری ارتقاء دهند.

کلیدواژه ها:

یادگیری عمیق ، تشخیص نفوذ ، امنیت شبکه ، شبکه های عصبی