神经符号人工智能在网络入侵检测中的协同方法
密码学与安全
2024-06-04 v1 人工智能
符号计算
摘要
网络入侵检测系统(NIDS)的现有方法常常受到资源消耗高、计算需求大和可解释性差等问题的困扰。此外,这些系统通常难以识别新颖、快速变化的网络威胁。本文深入探讨了将神经符号人工智能(NSAI)融入NIDS的潜力,将深度学习的数据驱动优势与符号AI的逻辑推理相结合,以应对网络安全中的动态挑战,其中还包括为网络安全专业人员提供的详细NSAI技术介绍,以探索NSAI在NIDS中的潜在优势。将NSAI纳入NIDS标志着在检测和解释复杂网络威胁方面可能取得进展,这得益于神经网络的强大模式识别能力和符号推理的解释能力。通过分析网络流量数据类型和机器学习架构,我们展示了NSAI在提供对网络行为更深入洞察方面的独特能力,从而提高了检测性能和系统的适应性。这种技术融合不仅增强了传统NIDS的功能,也为未来构建针对高级网络威胁更具弹性、可解释性和动态性的防御机制奠定了基础。该领域的持续进展有望将NIDS转变为一个既能响应已知威胁,又能预测新兴未知威胁的系统。
引用
@article{arxiv.2406.00938,
title = {A Synergistic Approach In Network Intrusion Detection By Neurosymbolic AI},
author = {Alice Bizzarri and Chung-En Yu and Brian Jalaian and Fabrizio Riguzzi and Nathaniel D. Bastian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00938},
year = {2024}
}