論文の概要: Intrusion Detection: A Deep Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07601v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 07:58:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 14:40:47.804865
- Title: Intrusion Detection: A Deep Learning Approach
- Title（参考訳）: 侵入検知:ディープラーニングアプローチ
- Authors: Ishaan Shivhare, Joy Purohit, Vinay Jogani, Samina Attari and Dr.
Madhav Chandane
- Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モジュールとLong Short Term Memory(LSTM)モジュール,SVM(Support Vector Machine)分類機能を備えた侵入検出システムを提案する。
この分析に続いて、従来の機械学習技術と深層学習手法を比較し、さらに探索可能な領域を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Network intrusions are a significant problem in all industries today. A
critical part of the solution is being able to effectively detect intrusions.
With recent advances in artificial intelligence, current research has begun
adopting deep learning approaches for intrusion detection. Current approaches
for multi-class intrusion detection include the use of a deep neural network.
However, it fails to take into account spatial relationships between the data
objects and long term dependencies present in the dataset. The paper proposes a
novel architecture to combat intrusion detection that has a Convolutional
Neural Network (CNN) module, along with a Long Short Term Memory(LSTM) module
and with a Support Vector Machine (SVM) classification function. The analysis
is followed by a comparison of both conventional machine learning techniques
and deep learning methodologies, which highlights areas that could be further
explored.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク侵入は今日、すべての業界で大きな問題となっている。
ソリューションの重要な部分は、侵入を効果的に検出できることだ。
人工知能の最近の進歩により、現在の研究は侵入検知にディープラーニングアプローチを採用し始めている。
マルチクラス侵入検出のための現在のアプローチには、ディープニューラルネットワークの使用が含まれる。
しかし、データオブジェクトとデータセットに存在する長期的な依存関係の間の空間的関係を考慮に入れない。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク (cnn) モジュールとlong short term memory (lstm)モジュール, support vector machine (svm) 分類関数を備えた侵入検出に対抗する新しいアーキテクチャを提案する。
分析に続いて、従来の機械学習技術とディープラーニング方法論の両方を比較して、さらに検討可能な領域を強調している。
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