Paul Arends
Traditionele indringers detectiesystemen (ID) zijn afhankelijk van de detectie op basis van regels of op basis van de handtekening, die worden uitgedaagd door de evolutie van computerdreigingen. Door de introductie van kunstmatige intelligentie (AI) is de detectie van indringers in realtime dynamischer en efficiënter geworden. Vandaag zullen we de verschillende AI-algoritmen bespreken die kunnen worden ontworpen om te bepalen wat het beste werkt als het gaat om het identificeren van anomalieën en bedreigingen in de veiligheid van de firewall.
Het is een automatisch leeralgoritme dat verschillende beslissingen genereert – het maken van bomen en hun voorspellingen verzamelt om de netwerkhandel als schadelijk of normaal te classificeren. RF is extreem populair in ID vanwege de snelle verwerking, interpreteerbaarheid en het vermogen om valse positieven te verwijderen. RF-gebaseerde firewalls kunnen op hoge snelheid gebaseerde beveiligingsbeslissingen nemen zonder nauwkeurigheid in gevaar te brengen.
Opera door optimale hyperplane te identificeren om onderscheid te maken tussen bevestiging en normale verkeershandel. SVM is zeer effectief wanneer gestructureerde gegevens worden beheerd. Het wordt beter toegepast op de detectie van indringers op basis van duidelijk gedefinieerde patronen. SVM kan een reële classificatie van bedreigingen mogelijk maken met minimale rekenkosten in de firewall-veiligheidsscenario’s.
Repliceer het vermogen van het menselijk brein om de modellen te identificeren en te leren van de vorige ervaring. ANN Monitor Network Trafficking om afwijkingen van normaal gedrag te identificeren, waardoor ze uiterst efficiënt zijn in het identificeren van een ongebruikelijke aanvalsdrager. Door de ANN op te nemen in de detectiesystemen van de indringingen, kunnen de firewalls leren, kennis afleiden van de IT-aanvallen en steeds nauwkeuriger worden.
Een terugkerende neurale netwerkvariant (RNN) is met name geschikt voor het identificeren van sequentiële aanvalsmodellen in de loop van de tijd. In tegenstelling tot conventionele algoritmen bevat LSTM informatie in het verleden, daarom is het bijzonder effectief bij het identificeren van geleidelijke aanvallen op een langzaam niveau dat mogelijk niet onmiddellijk duidelijk is. LSTM-firewalls kunnen op tijd gebaseerde afwijkingen identificeren en verdacht gedrag markeren voordat het een probleem wordt.
Het zijn niet-erkende leeralgoritmen die het normale gedrag van netwerkverkeer leren en anomalieën als een afwijking detecteren. Daarom zijn ze zeer effectief in de strijd tegen zero-day aanvallen zonder vooraf gedefinieerde aanvalshandtekeningen. Firewall uitgerust met autoencoders kan actief nieuwe bedreigingen detecteren die voorheen onbekend waren zonder een vroege kennis van de aanvallen.
Integreer twee of meer algoritmen, zoals RF met ANN of LSTM met autoencoders, om te profiteren van de sterke punten van verschillende methoden. Deze modellen verbeteren de nauwkeurigheid van real-time detectie met minder valse alarmen. De meeste moderne firewalls bevatten nu hybride kunstmatige intelligentie-oplossingen om meer dynamische en context-gebaseerde indringer detectie te bieden.
Om de detectie van indringers op basis van kunstmatige intelligentie te verkennen, begint het met het gebruik van een relevante gegevensset, zoals NSL-KDD of CIC-IDS2017 die gegevens bevatten over de netwerkhandel. Kies vervolgens een kunstmatig intelligentie-algoritme op basis van uw behoeften en wensen. Willekeurige bos en SVM hebben goed gewerkt voor een snelle classificatie, terwijl LSTM en autoencoders goed werken voor de detectie van anomalieën.
Zodra een algoritme is geselecteerd, moet het model worden getraind en getest met tools zoals Python, TensorFlow of Scikit-Learn, waardoor de prestaties worden vergeleken met precisie- en terugroepscores. Vervolgens moet het model worden getest met betrekking tot echte netwerkhandel met tools zoals Wireshark of Suricata om de effectiviteit ervan te garanderen.
Ten slotte is het noodzakelijk om het model AI te integreren in een geautomatiseerd reactiesysteem op indringers, zodat het de regels van de firewall dynamisch kan wijzigen en de veiligheidsteams op de hoogte kan stellen van de gedetecteerde bedreigingen. De detectie van indringers op basis van AI zorgt voor proactieve, adaptieve en intelligente firewalls die vooruitgang boeken in het IT-beveiligingsecosysteem. Geleide methoden zullen de reactie zijn op real-time defensiemechanismen, terwijl hybride kunstmatige intelligentiemodellen de toekomst vertegenwoordigen van indringerdetectie.
BRON
