Συστήματα ανίχνευσης εισβολής βασισμένα σε Μανθάνοντα αυτόματα
Creators: name: Οικονόμου, Χρυσούλα Άγγελου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Συστήματα Ανίχνευσης Επιθέσεων
Μανθάνοντα Αυτόματα
Ασφάλεια Δικτύων
Intrusion Detection Systems
Learning Automata
Network Security

description: It is commonplace that devices with wireless internet connection are increasing every day at an exponential rate. It is estimated that by 2030, every person will be in possession of 15 devices connected to the internet. Therefore, we gradually move from the Internet of Things to the Internet of Everything. It is created, thus, a huge amount of data including sensitive information, that is being exchanged over the internet. Many countries have already introduced legislation on the protection of these personal digital data, exemplified by the European Union's GDPR. Therefore, there is a need for the development of digital security technology. Intrusion detection systems are a pillar of network security. It is the basic way to detect a malicious behavior, which may eventually lead to data breach attack and/or a system compromise. Combining this technology with machine learning can cope successfully to the challenge of constantly evolving and newly formed attacks. Learning Automata are systems that apply Machine Learning techniques, and have the advantage of having a lower computational cost compared to other popular machine learning methods, such as Artificial Neural networks. This work presents some different approaches, based on an Intrusion Detection System that uses hierarchical structured Learning Automata to make binary classifications between malicious and normal packets. The approaches concern both the management of data in stage of batch processing, as well as the modification of training and control algorithms.
description: Είναι κοινός τόπος πως οι συσκευές με ασύρματη σύνδεση στο διαδίκτυο αυξάνονται καθημερινά και μάλιστα με εκθετικό ρυθμό. Εκτιμάται πως μέχρι το 2030, κάθε άνθρωπος θα έχει στην κατοχή του 15 συσκευές συνδεδεμένες στο διαδίκτυο. Συνεπώς, περνάμε σταδιακά από το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (Internet of Things) στο Διαδίκτυο των Πάντων (Internet of Everything). Δημιουργείται, έτσι, ένας τεράστιος όγκος δεδομένων που περιλαμβάνουν ευαίσθητες πληροφορίες και ανταλλάσσονται μέσω διαδικτύου. Ήδη πολλά κράτη έχουν θεσπίσει νομοθεσίες οι οποίες αφορούν στην προστασία αυτών των προσωπικών ψηφιακών δεδομένων, με χαρακτηριστικό παράδειγμα αυτό του GDPR της Ευρωπαϊκής Ένωσης. Συνεπώς υπάρχει ανάγκη και για την ανάπτυξη της τεχνολογίας που αφορά την ψηφιακή ασφάλεια. Τα Συστήματα Ανίχνευσης Εισβολών, αποτελούν πυλώνα της ασφάλειας του δικτύου. Είναι ο βασικός τρόπος να ανιχνευθεί μια κακόβουλη συμπεριφορά, η οποία μπορεί μελλοντικά να αποτελέσει επίθεση υποκλοπής δεδομένων ή/και κατάρρευσης συστήματος. Ο συνδυασμός αυτής της τεχνολογίας με την Μηχανική Εκμάθηση, μπορεί να ανταπεξέλθει επιτυχώς στην πρόκληση των συνεχών εξελισσόμενων και νεοσύστατων επιθέσεων. Τα Μανθάνοντα Αυτόματα αποτελούν Συστήματα που εφαρμόζουν τεχνικές Μηχανικής Εκμάθησης, κι έχουν το πλεονέκτημα να έχουν χαμηλό υπολογιστικό κόστος συγκριτικά με άλλες διαδεδομένες μεθόδους, όπως τα Νευρωνικά Δίκτυα. Στην συγκεκριμένη εργασία παρουσιάζονται κάποιες διαφορετικές προσεγγίσεις, βασισμένες σε ένα Σύστημα Ανίχνευσης Εισβολών που χρησιμοποιεί Μανθάνοντα Αυτόματα σε ιεραρχία για να κάνει δυαδικές ταξινομήσεις μεταξύ κακόβουλων και μη πακέτων. Οι προσεγγίσεις αφορούν τόσο στη διαχείριση των δεδομένων στο στάδιο της προεπεξεργασίας, όσο και στην τροποποίηση των αλγορίθμων Εκπαίδευσης και Ελέγχου.