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El crecimiento significativo en el uso de Internet y el rápido desarrollo de tecnologías de red están asociados con un mayor riesgo de ataques a redes. Los ataques a redes se refieren a todos los tipos de acceso no autorizado a una red, incluyendo cualquier intento de dañar y perturbar la red, lo que a menudo conlleva graves consecuencias. La detección de ataques a redes es un área activa de investigación en la comunidad de ciberseguridad. En la literatura, hay diversas descripciones de sistemas de detección de ataques a redes que involucran distintas técnicas basadas en inteligencia, incluyendo modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL). Sin embargo, aunque tales técnicas han demostrado ser útiles dentro de dominios específicos, ninguna técnica ha demostrado ser útil para mitigar todos los tipos de ataques a redes. Esto se debe a que algunos enfoques basados en inteligencia carecen de capacidades esenciales que los convierten en sistemas confiables capaces de confrontar diferentes tipos de ataques a redes. Esta fue la principal motivación detrás de esta investigación, que evalúa las direcciones de investigación contemporáneas basadas en inteligencia para abordar la brecha que aún existe en el campo. Los principales componentes de cualquier sistema basado en inteligencia son los conjuntos de datos de entrenamiento, los algoritmos y las métricas de evaluación; estos fueron los principales criterios de referencia utilizados para evaluar los sistemas basados en inteligencia incluidos en este artículo de investigación. Esta investigación proporciona una rica fuente de referencias para académicos que buscan determinar su ámbito de investigación en este campo. Además, aunque el documento presenta un conjunto de sugerencias sobre futuras direcciones inductivas, deja al lector libre de derivar ideas adicionales sobre cómo desarrollar sistemas basados en inteligencia para contrarrestar los ataques a redes actuales y futuros.
Aljabri et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.