تشخیص نفوذ شبکه با الگوریتم رقابت استعماری و شبکه عصبی

مقدمه

تشخیص نفوذ شبکه با الگوریتم رقابت استعماری و شبکه عصبی، رویکردی نوین برای تقویت امنیت شبکه‌های کامپیوتری است. سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) به‌عنوان ابزاری حیاتی، نفوذگرانی را که از دیواره‌های آتش عبور می‌کنند، شناسایی می‌کنند. این پایان نامه با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری (ICA) و شبکه عصبی برای انتخاب ویژگی‌های بهینه و ترکیب ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه عصبی برای طبقه‌بندی، به دقت بالایی در تشخیص ناهنجاری‌های شبکه با مجموعه داده NSL-KDD دست یافته است.

اهمیت انتخاب ویژگی در تشخیص نفوذ

حجم بالای داده‌ها و تعداد زیاد ویژگی‌ها در شبکه‌های کامپیوتری، کارایی سیستم‌های تشخیص نفوذ را کاهش می‌دهد. انتخاب ویژگی‌های کلیدی با حذف داده‌های زائد، دقت و سرعت تشخیص را بهبود می‌بخشد. الگوریتم رقابت استعماری با جستجوی بهینه ویژگی‌ها، در کنار شبکه عصبی، این چالش را به‌طور مؤثری حل می‌کند.

روش پیشنهادی

روش پیشنهادی شامل چهار فاز است:

1. پیش‌پردازش داده‌ها: جایگزینی مقادیر گم‌شده با میانگین داده‌های آموزشی در مجموعه داده NSL-KDD.

2. انتخاب ویژگی: استفاده از الگوریتم رقابت استعماری و شبکه عصبی برای کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های مؤثر.

3. طبقه‌بندی: بهره‌گیری از ترکیب SVM و شبکه عصبی با رأی‌گیری اکثریت برای تشخیص دقیق‌تر نفوذها.

4. ارزیابی: آزمایش مدل با دقت بالا و مقایسه با روش‌های موجود.

نوآوری و مزایا

این روش با استفاده از ICA برای انتخاب ویژگی و ترکیب SVM و شبکه عصبی، نرخ هشدارهای نادرست را کاهش داده و توانایی تشخیص حملات ناشناخته را بهبود می‌بخشد. این رویکرد با کاهش هزینه محاسباتی، کارایی سیستم‌های تشخیص نفوذ را افزایش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

تشخیص نفوذ شبکه با این روش، راهکاری مؤثر برای حفاظت از سیستم‌های کامپیوتری ارائه می‌دهد. با دقت بالا و مصرف منابع کمتر، این مدل می‌تواند به‌عنوان ابزاری قدرتمند در امنیت سایبری استفاده شود.