入侵檢測系統(tǒng)(IDS)目前已普遍用于確保數(shù)字網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的安全性和完整性。對于快速擴張的物聯(lián)網(wǎng)來說，入侵檢測系統(tǒng)的存在尤其不可或缺。入侵檢測系統(tǒng)是物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)設(shè)備的安全衛(wèi)士，無論是持續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)并通過字符串比較將活動與已知攻擊特征的數(shù)據(jù)庫進行匹配，還是使用安全或良性的預(yù)定義協(xié)議活動配置文件分析觀察到的事件。盡管這些入侵檢測系統(tǒng)的方法多種多樣且不斷增加，但機器學(xué)習(xí)在檢測網(wǎng)絡(luò)安全威脅方面的應(yīng)用正在日益增多。

機器學(xué)習(xí)在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)流量每天都在增加。數(shù)據(jù)激增使得IDS很難區(qū)分正常和異常網(wǎng)絡(luò)行為，尤其是在檢測新的、以前從未見過的攻擊（即零日攻擊）時。為了解決這個問題，機器學(xué)習(xí)(ML)方法已成為一種強大的解決方案。ML使IDS能夠有效地識別和分類各種網(wǎng)絡(luò)攻擊。通過分析歷史數(shù)據(jù)，ML技術(shù)使IDS能夠隨著時間的推移學(xué)習(xí)并提高其性能。

機器學(xué)習(xí)的一個重要方面是，應(yīng)用不需要針對每種情況進行明確編程。相反，它們可以從提供的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，調(diào)整并提高其自主檢測異常和潛在威脅的能力。這種能力提高了IDS在保護網(wǎng)絡(luò)免受不斷演變的網(wǎng)絡(luò)威脅方面的效率和有效性。然而，淺層機器學(xué)習(xí)模型以其相對簡單和淺層層次結(jié)構(gòu)為特征，在抵御較簡單的攻擊方面很有效，但在抵御DDoS等復(fù)雜攻擊時，效果就不那么好了。

DDOS攻擊及使用ML模型檢測

分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊涉及利用服從設(shè)備網(wǎng)絡(luò)，通常稱為僵尸或機器人。攻擊者的目的是通過僵尸網(wǎng)絡(luò)向目標(biāo)發(fā)送攻擊流量來破壞網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。此操作有效地拒絕合法用戶訪問網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。盡管IDS中開發(fā)了大量對策，但DDoS仍然帶來挑戰(zhàn)，尤其是隨著物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)中移動邊緣計算設(shè)備的出現(xiàn)。

淺層機器學(xué)習(xí)方法在識別DDOS攻擊方面并非完全無效。事實上，它們在識別DDoS攻擊方面表現(xiàn)出了令人稱贊的有效性，但仍有進一步改進的潛力。雖然這些方法能夠恰當(dāng)?shù)貐^(qū)分攻擊和良性流量，但采用更復(fù)雜的模型有望提高分類準(zhǔn)確性。

此外，探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)對于解決復(fù)雜攻擊模式的細微差別仍然至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)技術(shù)正在成為檢測DDoS攻擊的強大工具，因為它們能夠自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的模式和表示。與依賴手工特征的傳統(tǒng)淺層機器學(xué)習(xí)方法不同，深度學(xué)習(xí)模型可以自主從原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中提取相關(guān)特征，從而使它們能夠捕獲復(fù)雜的攻擊特征并適應(yīng)不斷變化的威脅。

使用深度學(xué)習(xí)進行DDoS檢測的一種常見方法是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。CNN擅長捕捉數(shù)據(jù)中的空間依賴性，因此非常適合分析網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，而網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)通常會表現(xiàn)出表明存在攻擊的空間模式。通過處理經(jīng)過卷積、池化和非線性激活層的原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包或流量，CNN可以自動學(xué)習(xí)區(qū)分正常流量和惡意流量的判別特征。使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)也是一個不錯的選擇，因為它們可以記住過去的信息，并且可以有效地對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的這種時間動態(tài)進行建模和檢測。

使用混合AE-MLP方法應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)安全威脅

一種新穎的深度學(xué)習(xí)方法是將自動編碼器(AE)和多層感知器(MLP)結(jié)合起來以檢測DDoS攻擊。它使用自動編碼器的壓縮表示作為MLP的輸入進行進一步處理?；旌霞軜?gòu)具有優(yōu)勢，因為它利用了兩個組件的優(yōu)勢來獲得更好的性能。

這里的自動編碼器是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它學(xué)習(xí)將輸入數(shù)據(jù)編碼為低維表示。它由一個編碼器和一個解碼器組成，編碼器將輸入數(shù)據(jù)壓縮為潛在表示，解碼器從壓縮表示中重建原始輸入。編碼器獲取輸入數(shù)據(jù)，應(yīng)用變換，并生成壓縮表示。然后，解碼器獲取此壓縮表示并重建原始輸入數(shù)據(jù)。

MLP（具有多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）通過互連的節(jié)點和層來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。MLP使用反向傳播在訓(xùn)練期間迭代調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以盡量減少預(yù)測輸出和實際輸出之間的差異。此處訓(xùn)練的MLP充當(dāng)分類器，能夠根據(jù)學(xué)習(xí)到的特征區(qū)分良性和DDoS攻擊流量。當(dāng)呈現(xiàn)新的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)時，MLP將學(xué)習(xí)到的映射應(yīng)用于壓縮特征，以預(yù)測流量是否表明存在DDoS攻擊。

通過分析學(xué)習(xí)到的網(wǎng)絡(luò)流量表示，MLP可以識別DDoS攻擊的特征模式和異常，從而及時檢測和緩解。

混合AE-MLP方法是DDOS防御的解決方案嗎？

將AE的特征提取能力與MLP的分類能力相結(jié)合，混合方法具有無可挑剔的優(yōu)勢：

自動編碼器擅長異常檢測，無需手動特征工程即可自動識別網(wǎng)絡(luò)流量或系統(tǒng)行為中的模式。此功能是IDS不可或缺的一部分，通過捕獲常見和罕見模式，增強了對不斷發(fā)展的攻擊技術(shù)的適應(yīng)性。通過集成MLP進行分類，混合模型可以驗證異常并減少誤報，從而提高整體檢測準(zhǔn)確性。

此外，混合模型受益于遷移學(xué)習(xí)，利用預(yù)先訓(xùn)練的自動編碼器更好地推廣到新威脅。這種預(yù)訓(xùn)練有助于檢測訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未出現(xiàn)的新興威脅。此外，混合模型可適應(yīng)不斷變化的攻擊場景和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。它可以根據(jù)新數(shù)據(jù)進行微調(diào)，增強對不斷發(fā)展的安全挑戰(zhàn)的響應(yīng)能力。

然而，混合方法在計算強度方面存在缺點，即與其他模型相比，訓(xùn)練時間更長。但在這里，可以采用云端協(xié)作技術(shù)，在資源充足的云環(huán)境中進行訓(xùn)練，從而加快處理速度。

無論是否存在普遍的缺點，都不能否認在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域使用深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)的重要性。DDos攻擊只是針對物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜攻擊的一部分。物聯(lián)網(wǎng)可能遭受各種攻擊：固件和軟件利用、供應(yīng)鏈攻擊、隱私侵犯等等。此外，安全威脅只會變得更加復(fù)雜。盡管如此，深度學(xué)習(xí)在跟上我們的對策方面仍然非常有價值。

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