Как технологии машинного обучения используются в современных системах обнаружения вторжений?

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

Некоторые способы применения машинного обучения в IDS:

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

Алгоритм работы систем обнаружения вторжений с использованием машинного обучения включает следующие шаги: habr.com

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

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