3、使用深度学习开发入侵检测系统框架

使用深度学习开发入侵检测系统框架

1. 引言

在当今数字化时代，网络安全已成为企业和个人面临的重大挑战。恶意活动不仅威胁到信息的安全性，还可能导致经济损失和服务中断。入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）作为一种有效的防御手段，能够监控网络流量，及时发现并报告可疑活动。为了应对日益复杂的网络攻击，本章将介绍一种基于深度学习的入侵检测系统框架，旨在提高检测的准确性和效率。

2. 背景与相关工作

2.1 现有研究

近年来，随着深度学习技术的发展，越来越多的研究集中在如何利用这些技术来改进入侵检测系统。以下是几项相关研究：

• Vinayakumar等人 提出了一个使用深度学习技术的实时入侵检测系统。他们扩展了KDD99和KDD杯99数据集，以评估网络异常检测的性能。
• Moradi和Zulkernine 设计了一种基于神经网络的系统，用于入侵检测和攻击分类。该系统解决了多类问题，并在Matlab中使用了神经网络工具箱。
• Andrew Sung和Mukkamala 提出了一种由DARPA使用的入侵检测模型，识别了入侵检测系统的重要特征，从而提高了结果的准确性。
• Hidalgo-Espinoza等人 应用了深度学习方法的人工神经网络，使用加拿大网络安全研究所（CIC）的入侵检测评估数据集（CICIDS2017）。他们使用了两种不同的ARN架构作为浅层网络和深层网络。