Jan, 2023

DRL-GAN: 一种二进制和多类网络入侵检测的混合方法

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TL;DR本文研究如何使用生成对抗网络合成的数据来训练深度强化学习模型，实现对于网络入侵检测中罕见攻击类型的有效分类。研究结果表明，使用特定合成数据集进行 DRL 模型的训练可比使用真实数据集得到更佳的分类表现。
intrusion detection systemsmachine learninggenerative adversarial networkdeep reinforcement learningnetwork-based attacks
发现论文，激发创造
  • IDSGAN: 针对入侵检测的攻击生成的生成对抗网络

    本文提出了一种基于生成对抗网络的攻击框架 IDSGAN，用于欺骗和逃避检测来攻击入侵检测系统中的黑匣子攻击，通过针对多个基于算法的检测模型的比较实验，证明了该模型的鲁棒性和有效性。

    Sep, 2018

  • 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

  • 低功耗 S2CGAN-IDS 对极度不平衡的 IoT 网络进行有效入侵检测

    提出使用 S2CGAN-IDS 框架解决 IoT 网络中长期存在的类不平衡问题，通过利用网络流量的分布特征在数据空间和特征空间扩展少数类，保证多数类的检测精度的同时，显著提高少数类的检测率，实验结果表明，与优越方法相比，该方法在精度和召回率方面均表现优异，并且 F1 得分有 10.2% 的提高。

    Jun, 2023

  • 移动众感知中基于生成对抗网络的对抗任务检测

    本文提出了一种基于 GAN 的模型，通过将 GAN 判别器与二元分类器相结合，预防对手伪造任务，从而检测智能设计的非法传感服务请求。模拟结果表明，与单层二元分类器相比，提出的方法将对抗攻击检测率从 0% 提高到 97.5%，提高了三个二元分类器的原始攻击检测率。

    Feb, 2022

  • 使用 EBGAN 进行异常入侵检测

    该研究提出了一种基于 EBGAN 的入侵检测方法，IDS-EBGAN，旨在将网络记录分类为正常流量或恶意流量，该方法使用生成对抗网络（GANs）的强大建模能力解决网络流量巨大而复杂的问题，并采用重新构建误差的方法在测试阶段对流量记录进行分类 。

    Jun, 2022

  • 评估与提升基于机器学习的网络入侵检测器的对抗鲁棒性

    本研究是首次系统地研究灰盒 / 黑盒交通空间对抗攻击来评估基于 ML 的 NIDS 的鲁棒性，攻击效果最高可达 97% 躲避率。研究提出可自动突变原始数据流、适用于多种 ML/DL 模型和非载荷特征的通用攻击，同时提出防御措施来提高系统鲁棒性。

    May, 2020

  • 一种新颖的基于深度学习的网络入侵检测系统对抗对抗性攻击的模型

    该研究论文的主要目标是研究强大的对抗攻击算法及其在基于深度学习的网络入侵检测系统上的防御方法，并使用 CICIDS-2017 数据集进行评估。

    Jul, 2023

  • 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

  • 增强深度学习入侵检测系统的对抗鲁棒性的简单框架

    提出了一种新颖的 IDS 结构，它通过结合传统机器学习模型和深度学习模型来增强 IDS 对抗敌对攻击的鲁棒性，该结构包含 DL-based IDS、adversarial example detector 和 ML-based IDS 三个组件，并使用 DL 模型高预测准确性和 DL 模型与 ML 模型之间的低攻击可转移性来改善整个系统的鲁棒性。实验证明，在遭受对抗攻击时，该 IDS 系统在预测性能方面显著提高，高准确率，资源消耗低。

    Dec, 2023

  • 基于深度强化学习的逃避式生成对抗网络用于僵尸网络检测

    本文提出一种名为 RELEVAGAN 的 GAN 模型，结合深度强化学习（DRL）产生语义感知的样本以抵抗对基于机器学习的僵尸网络检测器的对抗性规避攻击。

    Oct, 2022