امنیت شبکه با استفاده از یادگیری عمیق

استفاده از روش‌های یادگیری عمیق در زمینه امنیت شبکه به منظور شناسایی تهدیدات و حفاظت از سیستم‌ها و داده‌ها به شدت افزایش یافته است. در زیر، به برخی از کاربردهای این تکنولوژی در امنیت شبکه اشاره می‌شود:

۱. تشخیص حملات:

• تشخیص نفوذ (IDS/IPS):

  سیستم‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوریتم‌های پیچیده را برای تشخیص حملات نفوذ تربیت کنند. این شامل تشخیص حملات شناختی، حملات دیده‌بان‌ها، و حملات تقلبی است.

• تشخیص تهدیدات پیشرفته:

  • استفاده از شبکه‌های عصبی برای تشخیص الگوهای پیچیده تهدیدات پیشرفته مثل حملات تهدیدات داخلی یا مهاجمان پیشرفته.

۲. حفاظت از حریم شخصی و داده:

• رمزنگاری مبتنی بر یادگیری عمیق:

  استفاده از شبکه‌های عمیق برای ایجاد الگوریتم‌های رمزنگاری پیشرفته که مقاومت بیشتری در برابر حملات داشته باشند.

۳. تشخیص اتفاقات ناخواسته:

• تشخیص تغییرات عجیب:

  یادگیری عمیق می‌تواند برای تشخیص تغییرات ناخواسته در الگوهای رفتاری سیستم‌ها و دستگاه‌ها استفاده شود.

۴. تشخیص مالوارها و نرم‌افزارهای خطرناک:

• تشخیص مالوار با استفاده از یادگیری عمیق:

  شناسایی نرم‌افزارهای مخرب و مالوارها با تحلیل الگوهای خاص در کد یا رفتار آن‌ها.

۵. حفاظت در برابر حملات DDoS:

• تشخیص حملات DDoS با استفاده از یادگیری عمیق:

  تشخیص حملات توزیع شده از طریق تحلیل الگوهای ترافیک شبکه.

۶. ارتقاء سیستم‌های امنیتی:

• تحلیل رفتار کاربران:

  یادگیری عمیق برای تحلیل الگوهای رفتاری کاربران و اعمال سیاست‌های امنیتی مبتنی بر آن.

یکی از چالش‌های موجود در این زمینه، تطابق با سرعت رو به رشد حملات و تهدیدات است. اما از آنجا که توانایی یادگیری عمیق در تشخیص الگوها و تطابق سریع با تغییرات را دارد، به عنوان یک ابزار قدرتمند در امنیت شبکه مورد استفاده قرار گرفته است.

مجموعه داده هایی که در این زمینه کارکردند:

تحقیقات در زمینه امنیت شبکه با استفاده از یادگیری عمیق اغلب از مجموعه داده‌های گسترده و متنوعی بهره می‌برند. برخی از مجموعه داده‌های معروف و متداول در این حوزه عبارتند از:

1. NSL-KDD:

   • مجموعه داده NSL-KDD یک نسخه بهبود یافته از مجموعه داده KDD Cup 99 است که برای تشخیص حملات نفوذ به شبکه طراحی شده است.

2. UNSW-NB15:

   • مجموعه داده UNSW-NB15 شامل داده‌های شبیه به داده‌های واقعی شبکه‌ها است و برای تحلیل تهدیدات شبکه و تشخیص حملات بهره‌مند است.

3. CICIDS2017:

   • این مجموعه داده بر اساس داده‌های ترافیک شبکه ایجاد شده است و برای تشخیص حملات نفوذ و مسائل امنیتی در شبکه‌ها استفاده می‌شود.

4. ISCX-IDS2012:

   • مجموعه داده ISCX-IDS2012 برای ارزیابی و تحقیق در زمینه تشخیص حملات نفوذ در شبکه‌ها استفاده می‌شود.

5. AWID (AISecurity Windows Intrusion Detection):

   • این مجموعه داده برای تشخیص حملات به سیستم‌های عامل ویندوز طراحی شده است.

6. DARPA Intrusion Detection Data Sets:

   • این مجموعه داده شامل داده‌های متنوع از ترافیک شبکه برای تحقیقات در زمینه تشخیص حملات نفوذ می‌باشد.