Jurnal Internasional Ilmu Terapan, Vol. 8, Halaman 2196: Analisis Vektor Fitur Ringan untuk Deteksi Serangan di Lalu Lintas Jaringan

Download Jurnal Disini

Ilmu Terapan, Vol. 8, Halaman 2196: Analisis Vektor Fitur Ringan untuk Deteksi Serangan dalam Lalu Lintas Jaringan

Ilmu Terapan doi: 10.3390 / app8112196

Penulis:
Tarif Meghdouri
Tanja Zseby
Félix Iglesias

Konsolidasi enkripsi dan big data dalam komunikasi jaringan telah membuat inspeksi paket yang dalam tidak lagi layak dalam jaringan besar. Deteksi serangan awal membutuhkan vektor fitur yang mudah diekstraksi, diproses, dan dianalisis, memungkinkan generasi mereka juga dari lalu lintas yang dienkripsi. Sejauh ini, para ahli telah memilih fitur berdasarkan intuisi mereka, penelitian sebelumnya, atau asumsi akir standar, tetapi tidak ada kesepakatan umum tentang fitur yang digunakan untuk deteksi serangan dalam lingkup yang luas. Kami membandingkan lima set fitur ringan yang telah diusulkan dalam literatur ilmiah selama beberapa tahun terakhir, dan mengevaluasinya dengan pembelajaran mesin yang diawasi. Untuk percobaan kami, kami menggunakan dataset UNSW-NB15, baru-baru ini diterbitkan sebagai patokan baru untuk keamanan jaringan. Hasilnya menunjukkan tiga temuan luar biasa: (1) Analisis berdasarkan perilaku sumber bukannya profil aliran klasik lebih efektif untuk deteksi serangan; (2) meta-studi pada penelitian sebelumnya dapat digunakan untuk menetapkan tolok ukur yang memuaskan; dan (3) fitur berdasarkan panjang paket jelas merupakan penentu untuk menangkap aktivitas berbahaya. Penelitian kami menunjukkan bahwa vektor yang saat ini digunakan untuk mendeteksi serangan terlalu besar, akurasi dan kecepatannya dapat ditingkatkan, dan harus disesuaikan untuk menangani lalu lintas yang dienkripsi.

Download Jurnal Disini
Jurnal

Ilmu Terapan, Vol. 8, Halaman 2196: Analisis Vektor Fitur Ringan untuk Deteksi Serangan di Lalu Lintas Jaringan

Leave a reply "Jurnal Internasional Ilmu Terapan, Vol. 8, Halaman 2196: Analisis Vektor Fitur Ringan untuk Deteksi Serangan di Lalu Lintas Jaringan"

Author: 
    author