Sprawdzamy Twój komputer czy nie ma do niego dostępu nikt nieuprawniony. Badamy rejestr, analizujemy logi i pakiety wychodzące do sieci.
Głębokie wykrywanie anomalii za pomocą sieci dewiacyjnych
Chociaż głębokie uczenie się zostało zastosowane w celu pomyślnego rozwiązania wielu problemów związanych z eksploracją danych, wykonano stosunkowo niewiele prac nad głębokim uczeniem się w celu wykrywania anomalii. Istniejące metody wykrywania głębokich anomalii, które koncentrują się na uczeniu się nowych reprezentacji cech w celu umożliwienia dalszych metod wykrywania anomalii, przeprowadzają pośrednią optymalizację wyników anomalii, co prowadzi do nieefektywnego uczenia się danych i nieoptymalnej oceny anomalii.
Ponadto są one zwykle projektowane jako uczenie bez nadzoru ze względu na brak oznakowanych danych anomalii na dużą skalę. W rezultacie trudno jest wykorzystać wcześniejszą wiedzę (np. kilka oznaczonych anomalii), gdy takie informacje są dostępne, jak w przypadku wielu rzeczywistych aplikacji do wykrywania anomalii. W tym artykule przedstawiono nowatorską strukturę wykrywania anomalii i jej tworzenie w celu rozwiązania tych problemów.
Zamiast uczenia reprezentacji, nasza metoda realizuje kompleksowe uczenie się wyników anomalii przez uczenie się odchyleń neuronowych, w którym wykorzystujemy kilka (np. wyniki anomalii anomalii od normalnych obiektów danych w górnym ogonie. Obszerne wyniki pokazują, że naszą metodę można trenować znacznie wydajniej pod względem danych i osiąga znacznie lepszą ocenę anomalii niż najnowocześniejsze konkurencyjne metody. od wielu do kilkudziesięciu) oznakowanych anomalii i wcześniejszego prawdopodobieństwa wymuszenia statystycznie istotnych odchyleń wyników anomalii od normalnych obiektów danych w górnym ogonie.
Obszerne wyniki pokazują, że tą metodę można trenować znacznie wydajniej pod względem danych i osiąga znacznie lepszą ocenę anomalii niż najnowocześniejsze konkurencyjne metody. od wielu do kilkudziesięciu) oznakowanych anomalii i wcześniejszego prawdopodobieństwa wymuszenia statystycznie istotnych odchyleń wyników anomalii od normalnych obiektów danych w górnym ogonie.
Wykrywanie cyberataków dzięki algorytmom uczenia maszynowego
Ataki cybernetyczne z biegiem lat rosną zarówno pod względem częstotliwości, jak i wyrafinowania. To rosnące wyrafinowanie i złożoność wymagają większego postępu i ciągłych innowacji w strategiach obronnych. Tradycyjne metody wykrywania włamań i głębokiej inspekcji pakietów, choć nadal szeroko stosowane i zalecane, nie są już wystarczające, aby sprostać wymaganiom rosnących zagrożeń bezpieczeństwa.
Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej i spadkiem kosztów uczenie maszynowe jest postrzegane jako alternatywna metoda lub dodatkowy mechanizm obrony przed złośliwym oprogramowaniem, botnetami i innymi atakami. W tym artykule zbadano uczenie maszynowe jako realne rozwiązanie, badając jego możliwości klasyfikowania złośliwego ruchu w sieci.
Najpierw przeprowadzana jest dogłębna analiza danych, w wyniku której wyodrębniono 22 funkcje z początkowych zestawów danych Netflow. Wszystkie te cechy są następnie porównywane ze sobą w procesie selekcji cech. Następnie nasze podejście analizuje pięć różnych algorytmów uczenia maszynowego pod kątem zestawu danych NetFlow zawierającego typowe botnety.
Random Forest Classifier skutecznie wykrywa ponad 95% botnetów w 8 z 13 scenariuszy i ponad 55% w najtrudniejszych zestawach danych. Na koniec podano wgląd w celu poprawy i uogólnienia wyników, zwłaszcza za pomocą techniki ładowania początkowego.
Wykrywanie cyberataków online w inteligentnych sieciach
Wczesne wykrycie cyberataków ma kluczowe znaczenie dla bezpiecznego i niezawodnego działania inteligentnej sieci. W literaturze zaproponowano schematy wykrywania wartości odstających podejmujące decyzje próbka po próbce oraz schematy wykrywania online wymagające doskonałych modeli ataku.
W tym artykule formułujemy problem wykrywania ataków/anomalii online jako częściowo obserwowalny problem procesu decyzyjnego Markowa (POMDP) i proponujemy uniwersalny, solidny algorytm wykrywania online, wykorzystujący ramy uczenia się przez wzmacnianie bez modelu (RL) dla POMDP.
Badania numeryczne ilustrują skuteczność proponowanego algorytmu opartego na RL w terminowym i dokładnym wykrywaniu cyberataków wymierzonych w inteligentną sieć. Wczesne wykrycie cyberataków ma kluczowe znaczenie dla bezpiecznego i niezawodnego działania inteligentnej sieci.
W literaturze zaproponowano schematy wykrywania wartości odstających podejmujące decyzje próbka po próbce oraz schematy wykrywania online wymagające doskonałych modeli ataku. W tym artykule formułujemy problem wykrywania ataków/anomalii online jako częściowo obserwowalny problem procesu decyzyjnego
Markowa (POMDP) i proponujemy uniwersalny, solidny algorytm wykrywania online, wykorzystujący ramy uczenia się przez wzmacnianie bez modelu (RL) dla POMDP. Badania numeryczne ilustrują skuteczność proponowanego algorytmu opartego na RL w terminowym i dokładnym wykrywaniu cyberataków wymierzonych w inteligentną sieć.