روش های هوشمند تشخیص ناهنجاری در ترافیک شبکه: یک مطالعه ی مروری

با گسترش زیرساخت های ارتباطی و افزایش حجم تبادل داده، شناسایی ناهنجاری در ترافیک شبکه به یکی از مسائل کلیدی در امنیت سایبری و مدیریت شبکه تبدیل شده است. روش های سنتی به دلیل وابستگی به الگوهای از پیش تعریف شده، در مواجهه با حملات جدید و رفتارهای غیرعادی پیچیده با محدودیت هایی روبه رو هستند. در مقابل، روش های هوشمند مبتنی بر یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، منطق فازی و الگوریتم های تکاملی، توانایی بالاتری در کشف الگوهای پنهان و شناسایی تهدیدات ناشناخته ارائه می دهند. این روش ها با تحلیل ویژگی های ترافیکی، استخراج الگوهای رفتاری و طبقه بندی داده ها، نقش موثری در افزایش دقت و سرعت تشخیص ناهنجاری ایفا می کنند. با وجود مزایای قابل توجه، چالش هایی مانند نرخ بالای هشدار کاذب، پیچیدگی محاسباتی، نیاز به داده های برچسب خورده و سازگاری با محیط های پویا همچنان مطرح است. بررسی رویکردهای هوشمند نشان می دهد که ترکیب تکنیک های مختلف و بهره گیری از مدل های ترکیبی می تواند مسیر موثری برای بهبود عملکرد سامانه های تشخیص ناهنجاری در شبکه باشد.

کلیدواژه ها:

تشخیص ناهنجاری ، ترافیک شبکه ، امنیت شبکه ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، روش های هوشمند