
मशीन लर्निंग आधारित घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणालियों का मूल्यांकन करना कठिन है क्योंकि नेटवर्क ट्रैफिक और उनसे जुड़े खतरों को सटीक रूप से दर्शाने वाले डेटासेट की कमी है। इस परियोजना में हम दो वर्गीकरण प्रस्तुत करके इस समस्या को हल करने का प्रयास करते हैं।
मशीन लर्निंग आधारित अंतर्क्रिया पहचान प्रणालियों (Intrusion Detection Systems) का मूल्यांकन करना कठिन है क्योंकि नेटवर्क ट्रैफिक और उनसे जुड़े खतरों को सटीक रूप से दर्शाने वाले डेटासेट की कमी है। इस परियोजना में हम दो वर्गीकरण प्रस्तुत करके इस समस्या को हल करने का प्रयास करते हैं: "A Taxonomy and Survey of Intrusion Detection System Design Techniques, Network Threats and Datasets" और "A Taxonomy of Malicious Traffic for Intrusion Detection Systems", जो खतरों को वर्गीकृत करने के साथ-साथ वर्तमान डेटासेट का मूल्यांकन भी करते हैं। परिणाम दर्शाता है कि वर्तमान शोध का एक बड़ा हिस्सा पुराने डेटासेट और पुराने खतरों के विरुद्ध IDS एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करता है। इसके लिए, हम अपने खतरा वर्गीकरण का स्रोत प्रदान करते हैं, जिससे अन्य शोधकर्ता इसमें योगदान और संशोधन कर सकते हैं।
यह वर्गीकरण Abertay University, The University of Strathclyde, The Naval Academy Research Institute और Middlesex University (Mauritius Campus) के बीच एक सहयोग है।
यह वर्गीकरण प्रत्येक नेटवर्क खतरे को निम्नलिखित के अनुसार वर्गीकृत करता है:
सुनिश्चित करें कि लेटेक्स स्रोत सही ढंग से संकलित हो।
हमारी पांडुलिपि का अंतिम संस्करण IEEE Access जर्नल में प्रकाशित हुआ है। पेपर "A Taxonomy of Network Threats and the Effect of Current Datasets on Intrusion Detection Systems" यहाँ पाया जा सकता है।
हमने अपने लेख का एक प्री-प्रिंट Arxiv पर जारी किया है, इसमें "A Taxonomy and Survey of Intrusion Detection System Design Techniques, Network Threats and Datasets" नामक पेपर में मूल वर्गीकरण शामिल हैं। पेपर यहाँ पाया जा सकता है।
यदि आप पेपर को उद्धृत करना चाहते हैं तो कृपया निम्नलिखित प्रारूप का उपयोग करें;
@ARTICLE{9108270,
author={H. {Hindy} and D. {Brosset} and E. {Bayne} and A. {Seeam} and C. {Tachtatzis} and R. {Atkinson} and X. {Bellekens}},
journal={IEEE Access},
title={A Taxonomy of Network Threats and the Effect of Current Datasets on Intrusion Detection Systems},
year={2020},
volume={},
number={},
pages={1-1},}
खतरों को OSI मॉडल की 7 परतों का उपयोग करके व्यवस्थित किया गया है, जैसा कि नीचे दिखाया गया है।
फिर खतरों को हमलों को अंजाम देने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों से जोड़ा जाता है।