Sistem otkrivanja anomalija u mreži na bazi NetFLow protokola primenom mašinskog/dubokog učenja - Adli, Touati B.; Amokrane, Salem-Bilal B.; Pavlović, Boban Z.; Laidouni, Mohammad Zouaoui M.; Benyahia, Taki-eddine Ahmed A. (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2023)
Uvod/cilj: Pronalaženje mrežnih anomalija, bazirano na primeni sistema za detekciju zlonamernih upada u mrežu (NIDS), predstavlja izuzetno vredan alat, posebno u vojnim primenama, za zaštitu mreža od sajber napada, sa posebnim fokusom na Netflow podatke radi identifikacije normalnih i incidentnih situacija. U ovom radu je sprovedeno istraživanje koje analizira efikasnost u borbi protiv anomalija primenom modela mašinskog učenja (ML) i dubokog učenja (DL) u NIDS-u korišćenjem javno dostupne baze podataka NF-UQ-NIDS koja sadrži Netflow podatke, radi poboljšanja zaštite mreže.Metode: Autori Sarhan, M., Layeghy, S., Moustafa, N. i Portmann, M. u radu sa konferencije Big Data Technologies and Applications, iz 2021. godine, koristili su predobradu u kojoj se 8 obeležja izdvaja za fazu treninga od ukupno 12 dostupnih obeležja. Posebno su izuzete izvorne i odredišne IP adrese, kao i njihovi pripadajući portovi. Glavni doprinos ovog rada odnosi se na uključivanje svih dostupnih obeležja u fazu treninga, korišćenjem različitih algoritama klasifikacije ML i DL, kao što su ExtraTrees, ANN, jednostavni CNN i VGG16 za binarnu klasifikaciju. Rezultati: Performanse analiziranih klasifikacionih modela evaluirane su pomoću nekoliko metrika (tačnost, odziv, preciznost i drugo), čime je omogućena sveobuhvatna komparacija dobijenih rezultata. U završnoj analizi rezultati pokazuju da ML model ExtraTrees nadmašuje sve ostale modele koristeći predloženu predobradu svih dostupnih obeležja, postigavši tačnost klasifikacije od 99,09%, u poređenju sa 97,25% u referentnom skupu podataka. Zaključak: Sprovedeno istraživanje analizira efikasnost različitih algoritama klasifikacije ML i DL modela u NIDS-u korišćenjem baze Netflow.
Keywords: sistem otkrivanja upada u mrežu (NIDS); Netflow obeležja; mašinsko učenje (ML); duboko učenje (DL)