Какие существующие IDS (системы обнаружения вторжений) используют нейронные сети? На сколько я понимаю большинство систем обнаружения вторжений используют сигнатурный или статистический методы. Какие IDS полностью или частично используют нейронные сети? И второй подвопрос: почему нейронные сети не так широко используются в данной проблематике, в чем существенные недостатки?
Существующие IDS, которые используют нейронные сети в своей работе, включают в себя системы, такие как DeepIDS, Deep Learning IDS, AI IDS и другие. Эти системы используют нейронные сети для обнаружения аномального поведения и атак в компьютерных сетях.
Однако, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей, они все еще не так широко используются в IDS из-за нескольких причин:
Сложность обучения: Нейронные сети требуют большого объема данных для обучения, что может быть затруднительно в случае IDS, так как данные об атаках могут быть ограниченными.
Высокая сложность моделей: Нейронные сети обычно требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и работы, что может быть проблематично для некоторых организаций.
Неопределенность: Нейронные сети могут быть непредсказуемыми в своем поведении, что может усложнить процесс обнаружения и анализа атак.
Интерпретируемость: Нейронные сети могут быть сложными для интерпретации, что может затруднить процесс определения причины срабатывания сигнала об атаке.
В целом, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей в области обнаружения вторжений, существуют определенные ограничения и проблемы, которые могут затруднить их широкое использование в данной проблематике.
Существующие IDS, которые используют нейронные сети в своей работе, включают в себя системы, такие как DeepIDS, Deep Learning IDS, AI IDS и другие. Эти системы используют нейронные сети для обнаружения аномального поведения и атак в компьютерных сетях.
Однако, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей, они все еще не так широко используются в IDS из-за нескольких причин:
Сложность обучения: Нейронные сети требуют большого объема данных для обучения, что может быть затруднительно в случае IDS, так как данные об атаках могут быть ограниченными.
Высокая сложность моделей: Нейронные сети обычно требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и работы, что может быть проблематично для некоторых организаций.
Неопределенность: Нейронные сети могут быть непредсказуемыми в своем поведении, что может усложнить процесс обнаружения и анализа атак.
Интерпретируемость: Нейронные сети могут быть сложными для интерпретации, что может затруднить процесс определения причины срабатывания сигнала об атаке.
В целом, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей в области обнаружения вторжений, существуют определенные ограничения и проблемы, которые могут затруднить их широкое использование в данной проблематике.