Меню
Публикации
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
![](/pic/nikiforov.jpg)
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-2-352-363
УДК 004.056.5
Обзор систем обнаружения сетевых вторжений, основанных на подходах глубокого обучения
Читать статью полностью
![](/images/pdf.png)
Язык статьи - английский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Аль-Сафар Д.В., Аль-Ясин В.Л. Обзор систем обнаружения сетевых вторжений, основанных на подходах глубокого обучения // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23, № 2. С. 352–363 (на англ. яз.). doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-2-352-363
Аннотация
В настоящее время большинство ИТ-организаций отдают предпочтение среде облачных вычислений, которая имеет распределенный и масштабируемый характер. При этом гибкая и открытая архитектура среды облачных вычислений привлекает большое внимание потенциальных злоумышленников из-за киберугроз. В данном случае система обнаружения вторжений (Intrusion Detection System, IDS) играет важную роль в отслеживании вредоносных действий в облачных системах. В работе представлен системный обзор существующих IDS, основанных на различных методах, таких как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и методы глубокого обучения. В последнее время методы глубокого обучения широко распространены в области обнаружения вторжений при решении проблем конфиденциальности и угроз безопасности. В связи с этим важно исследовать подходы к исследованию глубокого обучения, применяемых на разных этапах процесса обнаружения вторжений. Выполнено сравнение подходов глубокого обучения и поверхностных методов машинного обучения. Приведено описание наборов данных, наиболее часто используемых в системах обнаружения вторжений.
Ключевые слова: облачные вычисления, система обнаружения вторжений, машинное обучение, глубокое обучение
Список литературы
Список литературы
-
Deshpande P., Sharma S.C., Peddoju S.K., Junaid S. HIDS: A host based intrusion detection system for cloud computing environment // International Journal of System Assurance Engineering and Management. 2018. V. 9. N 3. P. 567–576. https://doi.org/10.1007/s13198-014-0277-7
-
Shamshirband S., Fathi M., Chronopoulos A.T., Montieri A., Palumbo F., Pescapè A. Computational intelligence intrusion detection techniques in mobile cloud computing environments: Review, taxonomy, and open research issues // Journal of Information Security and Applications. 2020. V. 55. P. 102582. https://doi.org/10.1016/j.jisa.2020.102582
-
Aldweesha A., Derhabb A., Emamc A.Z. Deep learning approaches for anomaly-based intrusion detection systems: A Survey, taxonomy, and open issues // Knowledge-Based Systems. 2020. V. 189. P. 105124. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.105124
-
AbdAllah E.G., Zulkernine M., Hassanein H.S. Preventing unauthorized access in information centric networking // Security and Privacy. 2018. V. 1. N 4. P. e33. https://doi.org/10.1002/spy2.33
-
Ahmad Z., Khan A.S., Shiang C.W., Abdullah J., Ahmad F.Network intrusion detection system: A systematic study of machine learning and deep learning approaches // Transactions on Emerging Telecommunications Technologies. 2021. V. 32. N 1. P. e4150. https://doi.org/10.1002/ett.4150
-
Tun H., Lupin S., Linn H.H., Lin K.N.Z. Selection the perimeter protection equipment in security systems // Proc. of the IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). 2018. P. 1504–1508. https://doi.org/10.1109/eiconrus.2018.8317383
-
Saxena A., Mueller C. Intelligent intrusion detection in computer networks using swarm intelligence // International Journal of Computer Applications. 2018. V. 179. N 16. P. 1–9. https://doi.org/10.5120/ijca2018916224
-
Liu G., Zhang J. CNID: Research of network intrusion detection based on convolutional neural network // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. V. 2020. P. 1–11. https://doi.org/10.1155/2020/4705982
-
Wu Y., Wei D., Feng J. Network attacks detection methods based on deep learning techniques: A survey // Security and Communication Networks. 2020. V. 2020. P. 1–17. https://doi.org/10.1155/2020/8872923
-
Vincent P., Larochelle H., Bengio Y., Manzagol P.-A. Extracting and composing robust features with Denoising autoencoders // Proceedings of the 25th International Conference on Machine learning (ICML). P. 1096–1103. https://doi.org/10.1145/1390156.1390294
-
Vincent P., Larochelle H., Lajoie I., Bengio Y., Manzagol P.A. Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion // Journal of Machine Learning Research. 2010. V. 11. P. 3371–3408.
-
Deng J., Zhang Z., Marchi E., Schuller B. Sparse autoencoder-based feature transfer learning for speech emotion recognition // Proc. of the 2013 Humaine Association Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction. 2013. P. 511–516. https://doi.org/10.1109/acii.2013.90
-
Yan B., Han G. Effective feature extraction via stacked sparse autoencoder to improve intrusion detection system // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 41238–41248. https://doi.org/10.1109/access.2018.2858277
-
Farahnakian F., Heikkonen J. A deep auto-encoder based approach for intrusion detection system // Proc. of the 20th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT). 2018. P. 178–183. https://doi.org/10.23919/icact.2018.8323688
-
Shone N., Ngoc T.N. A deep learning approach to network intrusion detection // IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. 2018. V. 2. N 1. P. 41–50. https://doi.org/10.1109/tetci.2017.2772792
-
Zhang C., Ruan F., Yin L., Chen X., Zhai L., Liu F. A deep learning approach for network intrusion detection based on NSL-KDD dataset // Proc. of the IEEE 13th International Conference on Anti-counterfeiting, Security, and Identification (ASID). 2019. P. 41–45. https://doi.org/10.1109/icasid.2019.8925239
-
Al-Qatf M., Lasheng Y., Al-Habib M., Al-Sabahi K. Deep learning approach combining sparse autoencoder with SVM for network intrusion detection // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 2169–3536. https://doi.org/10.1109/access.2018.2869577
-
Zhang Y., Zhang Y., Zhang N., Xiao M. A network intrusion detection method based on deep learning with higher accuracy // Procedia Computer Science. 2020. V. 174. P. 50–54. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.06.055
-
Hinton G.E., Osindero S., Teh Y.-W. A fast learning algorithm for deep belief nets // Neural Computation. 2006. V. 18. N 7. P. 1527–1554. https://doi.org/10.1162/neco.2006.18.7.152
-
Ranzato M.A., Boureau Y.l., Cun Y.L. Sparse feature learning for deep belief networks // Proc. of the 21st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). 2008. P. 1185–1192.
-
Gao N., Gao L., Gao Q., Wang H. An intrusion detection model based on deep belief networks // Proc. of the Second International Conference on Advanced Cloud and Big Data. 2014. P. 247–252. https://doi.org/10.1109/cbd.2014.41
-
Coli G.O., Aina S., Okegbile S.D., LawalA.R., Oluwaranti A.I. DDoS attacks detection in the IoT using deep gaussian-bernoulli restricted boltzmann machine // Modern Applied Science. 2022. V. 16. N 2. P. 12. https://doi.org/10.5539/mas.v16n2p12
-
Erpek T., Sagduyu Y.E., Shi Y. Deep learning for launching and mitigating wireless jamming attacks // IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking. 2019. V. 5. N 1. P. 2–14. https://doi.org/10.1109/tccn.2018.2884910
-
Tang C., Luktarhan N., Zhao Y. SAAE-DNN: deep learning method on intrusion detection // Symmetry. 2020. V. 12. N 10. P. 1695. https://doi.org/10.3390/sym12101695
-
Naseer S., Saleem Y., Khalid S., Bashir M.K., Han J., Iqbal M.M., Han K. Enhanced network anomaly detection based on deep neural networks // IEEE Access. 2018. V. 6. P. 48231–48246. https://doi.org/10.1109/access.2018.2863036
-
Liu G., Zhang J. CNID: Research of network intrusion detection based on convolutional neural network // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2020. V. 2020. P. 1–11. https://doi.org/10.1155/2020/4705982
-
Al-Emadi S., Al-Mohannadi A., Al-Senaid F. Using deep learning techniques for network intrusion detection // IEEE International Conference on Informatics, IoT, and Enabling Technologies (ICIoT). 2020. P. 171–176.https://doi.org/10.1109/iciot48696.2020.9089524
-
Graves A., Mohamed A.R., Hinton G. Speech recognition with deep recurrent neural networks // Proc. of the 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 2013. P. 6645–6649. https://doi.org/10.1109/icassp.2013v.6638947
-
Sutskever O., Vinyals Q.V., Le Q.V. Sequence to sequence learning with neural networks // Proc. of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS'14). 2014. P. 3104–3112.
-
Thilagam T., Aruna R. Intrusion detection for network based cloud computing by custom RC-NN and optimization // ICT Express. 2021. V. 2. N 4. P. 512–520. https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.04.006
-
Prabhakaran V., Kulandasamy A. Hybrid semantic deep learning architecture and optimal advanced encryption standard key management scheme for secure cloud storage and intrusion detection // Neural Computing and Applications. 2021. V. 33. N 21. P. 14459–14479. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06085-5
-
Al-Yaseen W.L. Multiagent System for an Adaptive Real Time Intrusion Detection System. LAP Lambert Academic Publishing, 2016. 272 p.