基于深度学习的入侵检测模型的现状和挑战以及未来趋势

科学领域:

• 网络安全 网络安全
• 人工智能的人工智能
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 深度学习 (DL) 对网络安全入侵检测越来越重要.
• 基于DL的入侵检测模型的研究正在迅速推进.
• 有效的入侵检测依赖于强大的数据集和预处理.

研究的目的:

• 为基于DL的入侵检测研究中使用的数据集提供全面的概述.
• 总结普遍的数据预处理和特征工程技术.
• 审查各种DL模型及其在网络安全中的应用.

主要方法:

• 对数据集,预处理方法和功能工程的文献评论.
• 分析了七个DL模型:深度自编码器,深度信念网络,深度神经网络,卷积神经网络,循环神经网络,生成对抗网络和变压器.
• 包括大型预测模型,如BERT和GPT系列用于入侵检测.

主要成果:

• 识别了广泛使用的数据集和常见的预处理/特征工程技术.
• 检查了七种不同的DL模型的架构和应用.
• 证明了基于变压器的模型 (BERT,GPT) 在入侵检测中的有效性.

结论:

• 基于DL的入侵检测系统显示出对提高准确性和效率的重大承诺.
• 未来的研究应该专注于确定的关键领域,以应对不断变化的网络安全威胁.
• 像变压器这样的先进模型对于适应动态威胁环境至关重要.