Технологии машинного обучения используются в современных системах обнаружения вторжений (IDS) для повышения точности и эффективности обнаружения угроз. 5

Некоторые способы применения машинного обучения в IDS:

• Обнаружение вторжений на основе аномалий. 1 Система сравнивает активность в сети или на хосте с моделью корректного, доверенного поведения контролируемых элементов и фиксирует отклонения от неё. 1 Этот метод позволяет выявлять новые угрозы. 1 Для него используется контролируемое обучение. 1
• Обнаружение вторжений на основе сигнатур. 1 Система сравнивает проверяемые данные с известными образцами сигнатур атаки и создаёт оповещение безопасности в случае их совпадения. 1 Так можно выявлять вторжения, которые основаны на ранее известных способах проникновения. 1 Для этого метода применяется неконтролируемое обучение. 1
• Обучение с учителем. 5 Модель обучается на основе размеченных заранее данных, содержащих примеры нормального поведения и возможных атак. 5 Целью обучения является настройка модели таким образом, чтобы она смогла классифицировать наблюдаемое поведение в системе как нормальное или аномальное. 5

Алгоритм работы систем обнаружения вторжений с использованием машинного обучения включает следующие шаги: 1

1. Сбор данных. 1 Собираются данные о сетевом трафике. 1
2. Предварительная обработка данных. 1 Данные подвергаются предварительной обработке для подготовки их к анализу машинного обучения. 1
3. Обучение модели. 1 Модель обучается на нормальной сетевой активности, чтобы научиться распознавать обычное поведение сети. 1
4. Обнаружение аномалий. 1 После обучения модели она применяется к новым данным для обнаружения аномального или вредоносного поведения в сети. 1
5. Оценка результатов. 1

Машинное обучение позволяет снизить количество ложных срабатываний, обеспечить обнаружение атак «нулевого дня» и улучшить адаптивность системы к изменяющимся условиям. 5