Detecção de Anomalias em Redes usando Autoencoder em Vários Conjuntos de Dados: Uma Revisão Abrangente

Resumo: A comunidade científica está atualmente muito preocupada com a segurança da tecnologia da informação e comunicação, pois qualquer ataque ou anomalia de rede pode ter uma colisão notável em várias áreas, incluindo segurança nacional, armazenamento de dados privados, bem-estar social, preocupações econômicas e mais. Como resultado, muitas estratégias e abordagens para esse objetivo foram desenvolvidas ao longo do tempo, tornando o domínio da detecção de anomalias um grande tema de pesquisa. A principal preocupação deste estudo é revisar os elementos mais cruciais relacionados à detecção de anomalias, incluindo uma visão geral da análise de background e um estudo central sobre as abordagens, procedimentos e sistemas mais importantes na área. Para tornar a estrutura deste levantamento mais fácil de entender, o domínio da detecção de anomalias foi examinado juntamente com cinco dimensões: Métodos de detecção em tráfego de rede, objetivos do artigo, vários conjuntos de dados utilizados, precisão e questões/gaps em aberto. A lacuna que foi identificada após a pesquisa pode ser ampliada como um escopo futuro que pode ser útil para o pesquisador.