Глубокое обучение и сетевая безопасность
Возможная плодотворная комбинация для эффективной сетевой безопасности?
Кибербезопасность и безопасность в беспроводных сенсорных сетях (или WSN) являются темами, которым уделяется большое внимание в современном мире, который переключается на цифровые режимы транзакционных протоколов и методов. Однако их беспроводная природа делает их уязвимыми для огромного количества атак, использование которых может привести к катастрофическим результатам. Были достигнуты значительные успехи в борьбе с атаками на профессиональном уровне знаний в области сетевой безопасности. Это может способствовать одному или обоим из двух способов: Обнаружение и устранение (злонамеренных объектов). Но это привело к возникновению двух широких и значительных проблем.
Проблемы:
1. Точность.Эти методы часто являются новыми и могут обеспечить только определенный уровень точности, чего в большинстве случаев недостаточно для их практического применения.
2. Скорость/эффективность: методы, которые, как ожидается, обеспечат большую точность на одном или обоих этапах, а именно. обнаружение и устранение требуют больше времени для выполнения, которое обычно выходит за допустимые и приемлемые временные рамки, позволяющие администраторам выполнять последующие действия.
Машинное обучение как решение:
Машинное обучение кажется оппортунистическим решением, которое можно использовать для решения вышеуказанных проблем. Но машинное обучение не ограничивается простым применением установленных алгоритмов к киберобъектам. Согласно некоторым недавно проведенным исследованиям, некоторые ученые представили эту проблему ИИ и сообществу глубокого обучения в более широкой и новой перспективе, предоставив соответствующие наборы данных.
Хотя идентификация таких атак является очень громоздким и сложным процессом, методы глубокого обучения могут оказаться полезными в отношении вышеупомянутых проблем.
Ограниченная доступность наборов данных:
Хотя глубокое обучение или машинное обучение могут оказаться полезными методами, существует и другая проблема — ограниченная доступность наборов данных. Наборы данных, необходимые для анализа с помощью моделей глубокого обучения, недоступны в соответствующих формах. Есть несколько проблем, которые необходимо решить, чтобы иметь возможность предоставить сообществу множество таких наборов данных, включая, но не ограничиваясь рассматриваемыми показателями и метками. Это подводит нас к следующему пункту.
Недостаток квалифицированных специалистов в предметной области:
Текущий сценарий ясно показывает, что эксперты существуют только в исключительных областях либо в области искусственного интеллекта, либо в области сетевой безопасности. Из-за минимального знания междоменных навыков в этих двух областях возможность одновременного создания наборов данных, моделей машинного обучения и концепций сетевой безопасности и работы с ними была весьма затруднена. Это приводит к отсутствию маркированных образцов, многочисленным ошибкам маркировки, а также к несбалансированным наборам данных.
Что можно сделать?
Объединение концепций глубокого обучения с сетевой безопасностью и кибербезопасностью открывает огромные возможности для создания эффективных решений таких проблем, как обнаружение и устранение атак. Возможные препятствия, которые могут помешать этому процессу, обсуждались ранее. Преодоление этих препятствий можно считать вехой на пути. Сокровище, которое лежит в этой комбинации, может быть использовано и приведено в действие, что может проложить путь к невероятным и чрезвычайно эффективным алгоритмам, которые не только предоставят решения для обеспечения безопасности в реальном времени и обеспечат многоуровневую безопасность беспроводным сенсорным сетям, но и уменьшит количество ошибок. вызванное частым ручным вмешательством для корректирующих действий в сети.
Спасибо за чтение. Готовим еще одну статью, чтобы дать представление о том, как мы способствовали минимизации проблем, связанных с атаками на беспроводные сенсорные сети. Комментарии и комментарии приветствуются. Следуйте за мной на LinkedIn здесь! Не забудьте поставить 👏, если вам понравилась эта статья. Ваше здоровье!
