Σύστημα Ανίχνευσης Εισβολών βασισμένο σε τεχνικές Μηχανικής Μάθησης
Creators: name: Παπαθεοδώρου, Αριστείδης Βασιλείου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Ανίχνευση Εισβολών
Μηχανική Μάθηση
Κυβερνοασφάλεια
Intrusion detection
Machine Learning
Cybersecurity

description: Τα συστήματα ανίχνευσης εισβολών (IDS) αποτελούν ένα σημαντικό παράγοντα της σύγχρονης κυβερνοασφάλειας, σχεδιασμένα για να ανιχνεύουν και να αποτρέπουν κακόβουλες δραστηριότητες εντός των ψηφιακών υποδομών. Καθώς οι επιθέσεις στον κυβερνοχώρο γίνονται όλο και πιο εξελιγμένες και συχνές, η σημασία των αποτελεσματικών IDS έχει αυξηθεί, διασφαλίζοντας την προστασία των ευαίσθητων δεδομένων και την αξιοπιστία των κρίσιμων συστημάτων. Η μηχανική μάθηση έχει αναδειχθεί ως ένα ισχυρό εργαλείο σε αυτόν τον τομέα, προσφέροντας τη δυνατότητα να μαθαίνει σύνθετα μοτίβα, να προσαρμόζεται σε νέες απειλές και να επεξεργάζεται αποτελεσματικά δεδομένα μεγάλης κλίμακας. Παρά τις δυνατότητές της, η εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στα IDS αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις, ιδίως το ζήτημα των ανισόρροπων συνόλων δεδομένων, όπου οι μη κακόβουλες περιπτώσεις υπερτερούν κατά πολύ των προσπαθειών εισβολής. Αυτή η ανισορροπία μπορεί να οδηγήσει σε κακή ανίχνευση σπάνιων αλλά κρίσιμων συμβάντων εισβολής, μειώνοντας την αξιοπιστία του συστήματος. Για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος, διερευνήσαμε μια ποικιλία τεχνικών μάθησης ανισορροπίας, συμπεριλαμβανομένων, σε συνδυασμό με μοντέλα μηχανικής μάθησης. Με την ενσωμάτωση αυτών των τεχνικών, επιδιώξαμε να βελτιώσουμε τα ποσοστά ανίχνευσης των εισβολών, διατηρώντας παράλληλα ισχυρή συνολική απόδοση. Η προσέγγισή μας επέφερε σημαντικές βελτιώσεις σε σχέση με τα βασικά μοντέλα που δεν λάμβαναν υπόψη τους την ανισορροπία του συνόλου δεδομένων. Τα πειραματικά αποτελέσματα κατέδειξαν βελτιωμένη απόδοση, ιδίως στην ανίχνευση εισβολών μειονοτικών κατηγοριών. Τα ευρήματα αυτά υπογραμμίζουν τη σημασία της αντιμετώπισης της ανισορροπίας συνόλου δεδομένων για τη δημιουργία πιο αποτελεσματικών και αξιόπιστων IDS. Η μελλοντική έρευνα θα μπορούσε να επικεντρωθεί σε προηγμένες τεχνικές εξισορρόπησης δεδομένων, στην ενσωμάτωση της ανάπτυξης IDS σε πραγματικό χρόνο και στη διερεύνηση μοντέλων βαθιάς μάθησης για μεγαλύτερη προσαρμοστικότητα και ακρίβεια
description: Intrusion Detection Systems (IDS) are a cornerstone of modern cybersecurity, designed to detect and prevent malicious activities within digital infrastructures. As cyberattacks become more sophisticated and frequent, the importance of effective IDS has grown, ensuring the protection of sensitive data and the reliability of critical systems. Machine Learning (ML) has emerged as a powerful tool in this domain, offering the ability to learn complex patterns, adapt to new threats, and process large-scale data efficiently. Despite its potential, the application of ML in IDS faces significant challenges, particularly the issue of imbalanced datasets, where normal benign cases outweigh intrusion attempts. This imbalance can lead to poor detection of rare but critical intrusion events, reducing the reliability of the system. To address this, we explored a variety of imbalanced learning techniques, combined with machine learning models. By incorporating these techniques, we aimed to improve the detection rates of intrusions while maintaining robust overall performance. Our approach yielded substantial improvements over baseline models that did not account for dataset imbalance. Experimental results demonstrated enhanced overall performance, particularly in detecting minority-class intrusions. These findings underscore the importance of addressing dataset imbalances to build more effective and reliable IDS. Future work could focus on advanced data balancing techniques, the integration of real-time IDS deployment, and the exploration of deep learning models for greater adaptability and accuracy.