Ανάπτυξη και Συγκριτική μελέτη Συστημάτων Ανίχνευσης Εισβολής με τη χρήση Τεχνητής Νοημοσύνης
Creators: name: Μουζενίδης, Παναγιώτης Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Συστήματα Ανίχνευσης Εισβολής
Τεχνητή Νοημοσύνη
Network Intrusion Detection System
Artificial Intelligence

description: Σημαντικό και αναπόσπαστο κομμάτι της επιστήμης των υπολογιστών και των δικτύων είναι η ανάπτυξη μεθόδων για την έγκαιρη και επιτυχή ανίχνευση κακόβουλων ενεργειών σε δίκτυα υπολογιστών. Ειδικά με την ραγδαία ανάπτυξη των υπολογιστών και τον τεράστιο όγκο δεδομένων που διακινείται στο διαδίκτυο η ανάγκη για την διασφάλιση της εμπιστευτικότητας, ακεραιότητας και διαθεσιμότητας των δεδομένων των χρηστών γίνεται πολύ πιο εμφανής σε σχέση με παλαιότερα και η ανάγκη για συνεχή ανάπτυξη και βελτίωση αποτελεσματικών εργαλείων για τη διασφάλιση τους γίνεται επιτακτική. Όπως σε πολλούς τομείς την τελευταία δεκαετία έτσι και στο κομμάτι των συστημάτων ανίχνευσης εισβολής έχει ξεκινήσει να εφαρμόζεται τεχνητή νοημοσύνη. Ασφαλώς η εφαρμογή της είναι αρκετά δύσκολη αν λάβει κανείς υπόψη ότι τα συστήματα ανίχνευσης εισβολής πρέπει να λειτουργούν σε πραγματικό χρόνο, καταναλώνοντας ελάχιστους πόρους. Επιπλέον η εκπαίδευση τέτοιων συστημάτων απαιτεί σύνολα δεδομένων από διενεργούμενες επιθέσεις αλλά και από φυσιολογική κίνηση, πράγμα που καθιστά πολύ δύσκολη την δημιουργία τέτοιων συνόλων δεδομένων λόγω έλλειψης στην εύρεση δεδομένων από πραγματικές επιθέσεις. Η παρούσα διπλωματική έχει ως στόχο να μελετήσει την ανάπτυξη ενός Συστήματος Εισβολής. Γίνεται συγκριτική μελέτη τριών διαφορετικών αρχιτεκτονικών και σύγκριση διαφορετικών τεχνικών που χρησιμοποιούνται για να απαλείψουν προβλήματα στα σύνολα δεδομένων. ́Έπειτα παρουσιάζονται τα αποτελέσματα και προτείνονται πιθανές εξελίξεις με βάσει τα αποτελέσματα που προέκυψαν.
description: An important and integral part of computer and network science is the development of methods for the fast and successful detection of attacks on computer networks. Especially with the rapid development of computers and the huge amount of data circulating on the Internet, the need to ensure the confidentiality, integrity and availability of user data becomes much more apparent than in the past and the need for continuous development and improvement of effective tools for ensuring them becomes imperative. As in many areas in the last decade, Artificial Intelligence has begun to be applied to Intrusion Detection Systems. Of course, its implementation is quite difficult if one takes into account that Intrusion Detection Systems must operate in real time, consuming minimal resources. In addition, the training of such systems requires data sets from attacks’ network traffic but also from normal network traffic, which makes it very difficult to create such data sets due to the lack of data from real attacks. The present dissertation aims to study the development of an Network Intrusion Detection System. A comparative study of three different architectures and a comparison of different techniques used to eliminate problems in data sets. Then the results are presented and possible developments are suggested based on the results that emerged.