인공지능 신경망을 이용한 침입 탐지

침입 탐지는 네트워크 기반 컴퓨터 시스템에서 공격과 침입을 탐지하고, 방지하며, 가능하다면 이에 반응하는 작업입니다. 문헌에서는 침입 탐지 시스템 개발을 위한 여러 기계 학습 패러다임이 제안되었습니다. 본 논문은 침입 탐지를 위한 인공지능 신경망 접근법을 제안합니다. 피드포워드 신경망을 역전파 알고리즘으로 훈련시켜 정상 행동 및 침입(비정상) 행동 중 컴퓨터 네트워크와 관련된 정보를 포함하는 프로파일 데이터 세트(전체 KDD Cup 99 데이터의 10%)를 사용하여 침입을 분류합니다. 테스트 결과는 제안된 접근법이 다양한 공격을 정확하게 탐지하고 거짓 긍정 및 부정 비율이 낮으며, 문헌에서 보고된 결과와 비교할 수 있다는 것을 보여줍니다.