אבטחת רשת מסתמכת במידה רבה על זיהוי דפוסים יוצאי דופן שעשויים להצביע על פעילות זדונית.אלגוריתמים של למידת מכונות הפכו לכלים חיוניים לזיהוי חריגות בנתונים של תעבורת רשת. אלגוריתמים אלה מנתחים כמויות גדולות של נתונים כדי להבחין בהתנהגות נורמלית מאיומים פוטנציאליים ביעילות.

סוגים של Machine Learning Algorithms המשמשים

טכניקות למידה מכונה שונות מועסקות לאיתור אנומלי בתנועה ברשת.מודלים למידה סופר-ביוקרנטים מאומנים על נתונים מתוייגים לזהות דפוסי התקפה ידועים.אלגוריתמים למידה לא מבוקרים מזהים את החריגים ללא תוויות קודמות, מה שהופך אותם מתאימים לגילוי איומים חדשים או לא ידועים.

אלגורית'מים ובקשותיהם

חלק מהאלגוריתמים הנפוצים ביותר כוללים:

  • (ב) ,0) מכונות וקטור (SVMori): FLT ( 1:1 המשמש למשימות סיווג כדי להפריד תנועה נורמלית ולא נורמלית.
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) ⁇ :0) ,[דרוש מקור]: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • אלגוריתמים:0 (Clusteringאלגוריתמים: FLT:103) כגון K-Means, אשר קבוצה דומה של נקודות נתונים וזיהוי חריגים מחוץ לצבירים.

אתגרים ושיקולים

יישום למידת מכונה עבור זיהוי אנומלי כרוך באתגרים כגון איכות נתונים, בחירת תכונה, ומודל הפרשנות.שיעורים חיוביים כוזבים גבוהים יכול להתרחש אם מודלים אינם מכוונים כראוי. ניטור רציף ועדכון של מודלים הם הכרחיים להסתגל דפוסים תנועה רשת מתפתחת ואיומים.