Eine Umfrage über Deep Learning-Methoden für Cybersicherheit

Dieses Übersichtspapier beschreibt eine Literaturübersicht über Deep Learning (DL)-Methoden für Anwendungen in der Cybersicherheit. Eine kurze tutorialartige Beschreibung jeder DL-Methode wird bereitgestellt, einschließlich tiefen Autoencoders, eingeschränkten Boltzmann-Maschinen, rekurrenten neuronalen Netzen, generativen gegnerischen Netzwerken und mehreren anderen. Anschließend besprechen wir, wie jede der DL-Methoden für Sicherheitsanwendungen genutzt wird. Wir decken eine breite Palette von Angriffsarten ab, einschließlich Malware, Spam, Insider-Bedrohungen, Netzwerk-Eindringlingen, falscher Dateninjektion und bösartigen Domänennamen, die von Botnetzen verwendet werden.