Feb, 2018

Kitsune: 在线网络入侵检测的自编码器集成

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TL;DR该研究提出了 Kitsune：一种可以在本地网络上无监督地，高效地学习检测攻击的即插即用 NIDS，其核心算法是一个由称为自动编码器的神经网络集合组成的组合，能够有效地跟踪每个网络通道的模式，结果显示 Kitsune 可以检测各种攻击，具有与离线异常检测器相当的性能，甚至在 Raspberry PI 上也具有实际可行性和经济性。
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发现论文，激发创造
  • 基于超图的机器学习集成网络入侵检测系统

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    Nov, 2022

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    在大规模网络中及时捕捉侵入是十分具有挑战性的，本论文针对网络数据的时空特征，提出了一种层级卷积神经网络 + 循环神经网络，名为 LuNet 的机器学习方法能够更加准确地检测网络入侵，而且假警报率更低。

    Sep, 2019

  • 学习网络入侵检测：一种数据驱动的方法

    本文通过采用不同的基于学习的模型来检测网络攻击，演示了无监督表示学习模型在二进制入侵检测任务中的优势，并使用 SVM-SMOTE 过采样技术缓解了 4 类分类中的数据不平衡问题，并进一步展示了过采样机制的有效性及其深入神经网络基础模型的缺陷。

    Aug, 2021

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    Aug, 2020

  • 关于网络入侵检测机器学习的跨数据集泛化

    通过对网络入侵检测系统（NIDS）的泛化能力进行全面分析，本研究采用跨数据集框架的广泛实验，使用四个数据集和四种机器学习分类器，发现当模型在同一数据集上进行训练和测试时，几乎可以完美分类攻击。然而，在跨数据集训练和测试模型时，除了少数攻击和数据集的组合外，分类准确率与随机机会基本持平。本研究的数据可视化技术揭示了数据中的异常存在，直接影响分类器将学习的知识泛化到新场景的能力。这一研究拓宽了我们对基于机器学习的 NIDS 泛化能力的理解，凸显了认识数据异质性的重要性。

    Feb, 2024

  • 基于图神经网络的自监督网络入侵检测系统 Anomal-E

    本文介绍了一种新型入侵和异常检测方法 Anomal-E，它采用了基于 Graph Neural Networks 的自监督学习的方法，利用网络流量中的边部特征和拓扑结构来实现，同时取得了显著的改善。该方法是首次提出并取得实际成功的在无标签网络流量监测中采用 GNN 的方法。

    Jul, 2022

  • 一种使用深度学习进行 SDN 网络入侵检测的新方法：未来方法

    该研究探讨了如何在软件定义网络（SDN）的背景下，使用网络入侵检测系统和深度学习算法进行攻击检测和提高网络安全性能。结果表明，该方法通过结合多种深度学习算法，成功地进行了二分类任务，并取得了显著的检测成果。

    Aug, 2022

  • 基于集成学习的入侵检测系统保护雾计算物联网环境

    该论文提出利用 NSL-KDD 数据集，结合多个学习器构建集成学习器，提高入侵检测的准确度，在雾到终端架构中实施两个级别的分类，实现入侵检测与精确预防的目的，实验结果表明该 IDS 比其他最先进的方法在该数据集上更为有效。

    Jan, 2019

  • 物联网中基于自编码器神经网络的分布式异常检测

    本文首次将自编码神经网络引入到无线传感器网络中，提出一种基于两部分算法的分布式检测机制，可高效识别各种设备故障和未知现象，并在实际测试中获得了高检测精度和低误报率，同时具备适应非平稳环境的非监督学习特性。

    Dec, 2018

  • 基于深度迁移学习的网络流量监测

    本篇论文探讨使用深度学习方法构建网络入侵检测系统的现代方法，并使用深度迁移学习技术改善模型在资源匮乏的实际目标领域中的分类性能和分类速度，在 UNSW-15 数据集上，源领域中实现了 98.30% 的分类准确度得分，并在目标领域中实现了改善的 98.43% 的分类准确度得分。

    Jan, 2021