软件定义的网络（SDN）是改变传统网络体系结构的下一代。 SDN是更改Internet网络架构的有前途的解决方案之一。由于SDN体系结构的集中性质，攻击变得更加普遍。为SDN提供安全性至关重要。在这项研究中，我们建议在SDN的背景下进行网络入侵检测系统深度学习模块（NIDS-DL）方法。我们建议的方法将网络入侵检测系统（NID）与许多类型的深度学习算法结合在一起。我们的方法采用了使用功能选择方法从NSL-KDD数据集中41个功能中提取的12个功能。我们使用分类器（CNN，DNN，RNN，LSTM和GRU）。当我们比较分类器得分时，我们的技术产生的准确性结果为（98.63％，98.53％，98.13％，98.04％和97.78％）。我们新方法的新颖性（NIDS-DL）使用了5个深度学习分类器，并制作预处理数据集来收获最佳结果。我们提出的方法在二元分类和检测攻击方面取得了成功，这意味着我们的方法（NIDS-DL）将来可能会以极大的效率使用。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

随着网络攻击和网络间谍活动的增长，如今需要更好，更强大的入侵检测系统（IDS）的需求更加有必要。 ID的基本任务是在检测Internet的攻击方面充当第一道防线。随着入侵者的入侵策略变得越来越复杂且难以检测，研究人员已经开始应用新颖的机器学习（ML）技术来有效地检测入侵者，从而保留互联网用户对整个互联网网络安全的信息和整体信任。在过去的十年中，基于ML和深度学习（DL）架构的侵入检测技术的爆炸激增，这些架构在各种基于网络安全的数据集上，例如DARPA，KDDCUP'99，NSL-KDD，CAIDA，CAIDA，CTU--- 13，UNSW-NB15。在这项研究中，我们回顾了当代文献，并提供了对不同类型的入侵检测技术的全面调查，该技术将支持向量机（SVMS）算法作为分类器。我们仅专注于在网络安全中对两个最广泛使用的数据集进行评估的研究，即KDDCUP'99和NSL-KDD数据集。我们提供了每种方法的摘要，确定了SVMS分类器的作用以及研究中涉及的所有其他算法。此外，我们以表格形式对每种方法进行了批判性综述，突出了所调查的每种方法的性能指标，优势和局限性。

网络流量数据是不同网络协议下不同数据字节数据包的组合。这些流量数据包具有复杂的时变非线性关系。现有的最先进的方法通过基于相关性和使用提取空间和时间特征的混合分类技术将特征融合到多个子集中，通过将特征融合到多个子集中来提高这一挑战。这通常需要高计算成本和手动支持，这限制了它们的网络流量的实时处理。为了解决这个问题，我们提出了一种基于协方差矩阵的新型新颖特征提取方法，提取网络流量数据的空间时间特征来检测恶意网络流量行为。我们所提出的方法中的协方差矩阵不仅自然地对不同网络流量值之间的相互关系进行了编码，而且还具有落在riemannian歧管中的明确的几何形状。利莫曼歧管嵌入距离度量，便于提取用于检测恶意网络流量的判别特征。我们在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行了评估模型，并显示了我们提出的方法显着优于与数据集上的传统方法和其他现有研究。

基于异常的入侵检测系统（IDS）一直是一个热门研究主题，因为它具有检测新威胁的能力，而不仅仅是记忆的签名威胁基于签名的ID的威胁。尤其是在增加了增加黑客工具数量并增加攻击影响的高级技术之后。任何基于异常的模型的问题是其高阳性率。高阳性速率是为什么在实践中通常不使用异常ID的原因。因为基于异常的模型将看不见的模式分类为一种正常但不包括在培训数据集中的威胁。这种类型的问题称为模型无法概括的过度拟合。通过拥有包括所有可能正常情况的大型培训数据集来优化基于异常的模型可能是一个最佳解决方案，但不能在实践中应用。尽管我们可以增加培训样本的数量以包括更多正常情况，但我们仍然需要一个具有更多概括能力的模型。在本研究论文中，我们建议应用深层模型，而不是传统模型，因为它具有更大的概括能力。因此，我们将通过使用大数据和深层模型获得较少的假阳性。我们通过降低假阳性速率在优化基于异常ID的ID中进行了机器学习和深度学习算法进行比较。我们在NSL-KDD基准测试中进行了一个实验，并将我们的结果与IDS优化中传统学习中使用最佳的分类器之一进行了比较。该实验显示，通过使用深度学习而不是传统学习，假阳性降低了10％。

A large number of network security breaches in IoT networks have demonstrated the unreliability of current Network Intrusion Detection Systems (NIDSs). Consequently, network interruptions and loss of sensitive data have occurred, which led to an active research area for improving NIDS technologies. In an analysis of related works, it was observed that most researchers aim to obtain better classification results by using a set of untried combinations of Feature Reduction (FR) and Machine Learning (ML) techniques on NIDS datasets. However, these datasets are different in feature sets, attack types, and network design. Therefore, this paper aims to discover whether these techniques can be generalised across various datasets. Six ML models are utilised: a Deep Feed Forward (DFF), Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Decision Tree (DT), Logistic Regression (LR), and Naive Bayes (NB). The accuracy of three Feature Extraction (FE) algorithms; Principal Component Analysis (PCA), Auto-encoder (AE), and Linear Discriminant Analysis (LDA), are evaluated using three benchmark datasets: UNSW-NB15, ToN-IoT and CSE-CIC-IDS2018. Although PCA and AE algorithms have been widely used, the determination of their optimal number of extracted dimensions has been overlooked. The results indicate that no clear FE method or ML model can achieve the best scores for all datasets. The optimal number of extracted dimensions has been identified for each dataset, and LDA degrades the performance of the ML models on two datasets. The variance is used to analyse the extracted dimensions of LDA and PCA. Finally, this paper concludes that the choice of datasets significantly alters the performance of the applied techniques. We believe that a universal (benchmark) feature set is needed to facilitate further advancement and progress of research in this field.

存在几种数据驱动方法，使我们的模型时间序列数据能够包括传统的基于回归的建模方法（即，Arima）。最近，在时间序列分析和预测的背景下介绍和探索了深度学习技术。询问的主要研究问题是在预测时间序列数据中的深度学习技术中的这些变化的性能。本文比较了两个突出的深度学习建模技术。比较了经常性的神经网络（RNN）长的短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）基于基于TCN的时间卷积网络（TCN），并报告了它们的性能和训练时间。根据我们的实验结果，两个建模技术都表现了相当具有基于TCN的模型优于LSTM略微。此外，基于CNN的TCN模型比基于RNN的LSTM模型更快地构建了稳定的模型。

由于它们在各个域中的大量成功，深入的学习技术越来越多地用于设计网络入侵检测解决方案，该解决方案检测和减轻具有高精度检测速率和最小特征工程的未知和已知的攻击。但是，已经发现，深度学习模型容易受到可以误导模型的数据实例，以使所谓的分类决策不正确（对抗示例）。此类漏洞允许攻击者通过向恶意流量添加小的狡猾扰动来逃避检测并扰乱系统的关键功能。在计算机视觉域中广泛研究了深度对抗学习的问题;但是，它仍然是网络安全应用中的开放研究领域。因此，本调查探讨了在网络入侵检测领域采用对抗机器学习的不同方面的研究，以便为潜在解决方案提供方向。首先，调查研究基于它们对产生对抗性实例的贡献来分类，评估ML的NID对逆势示例的鲁棒性，并捍卫这些模型的这种攻击。其次，我们突出了调查研究中确定的特征。此外，我们讨论了现有的通用对抗攻击对NIDS领域的适用性，启动拟议攻击在现实世界方案中的可行性以及现有缓解解决方案的局限性。

医学事物互联网（IOMT）允许使用传感器收集生理数据，然后将其传输到远程服务器，这使医生和卫生专业人员可以连续，永久地分析这些数据，并在早期阶段检测疾病。但是，使用无线通信传输数据将其暴露于网络攻击中，并且该数据的敏感和私人性质可能代表了攻击者的主要兴趣。在存储和计算能力有限的设备上使用传统的安全方法无效。另一方面，使用机器学习进行入侵检测可以对IOMT系统的要求提供适应性的安全响应。在这种情况下，对基于机器学习（ML）的入侵检测系统如何解决IOMT系统中的安全性和隐私问题的全面调查。为此，提供了IOMT的通用三层体系结构以及IOMT系统的安全要求。然后，出现了可能影响IOMT安全性的各种威胁，并确定基于ML的每个解决方案中使用的优势，缺点，方法和数据集。最后，讨论了在IOMT的每一层中应用ML的一些挑战和局限性，这些挑战和局限性可以用作未来的研究方向。

物联网（物联网）通过通过互联网控制设备/事物来改变生活。物联网已为日常问题指定了许多智能解决方案，将网络物理系统（CPS）和其他经典领域转化为智能区域。构成物联网的大多数边缘设备具有极低的处理能力。为了降低物联网网络，攻击者可以利用这些设备进行各种网络攻击。此外，随着越来越多的物联网设备的添加，新的和未知威胁的潜力呈指数增长。因此，必须开发针对可以识别此类威胁的物联网网络的智能安全框架。在本文中，我们开发了一种无监督的集合学习模型，该模型能够从未标记的数据集中检测物联网中的新或未知攻击。系统生成的标记数据集用于训练深度学习模型以检测IoT网络攻击。此外，研究提出了一种特征选择机制，用于识别数据集中最相关的方面以检测攻击。该研究表明，建议的模型能够识别未标记的物联网网络数据集和DBN（深信念网络）的表现优于其他模型，检测准确性为97.5％，错误警报率为2.3％，当使用由标记的数据集进行培训时建议的方法。

作为智能车辆控制系统的中心神经，车载网络总线对于车辆驾驶的安全至关重要。车载网络的最佳标准之一是控制器区域网络（CAN BUS）协议。但是，由于缺乏安全机制，CAN总线被设计为容易受到各种攻击的影响。为了增强车载网络的安全性并根据大量的CAN网络流量数据和提取的有价值的功能来促进该领域的研究，本研究全面比较了完全监督的机器学习与半监督的机器学习方法可以发信息异常检测。评估了传统的机器学习模型（包括单个分类器和集合模型）和基于神经网络的深度学习模型。此外，这项研究提出了一种基于自动编码器的深度自动编码器的半监督学习方法，该方法适用于CAN传达异常检测，并验证了其优于其他半监督方法的优势。广泛的实验表明，全面监督的方法通常优于半监督者，因为它们使用更多信息作为输入。通常，开发的基于XGBoost的模型以最佳准确性（98.65％），精度（0.9853）和Roc AUC（0.9585）击败了文献中报道的其他方法。

作为在Internet交换路由到达性信息的默认协议，边界网关协议（BGP）的流量异常行为与互联网异常事件密切相关。 BGP异常检测模型通过其实时监控和警报功能确保互联网上的稳定路由服务。以前的研究要么专注于特征选择问题或数据中的内存特征，同时忽略特征之间的关系和特征中的精确时间相关（无论是长期还是短期依赖性）。在本文中，我们提出了一种用于捕获来自BGP更新流量的异常行为的多视图模型，其中使用黄土（STL）方法的季节性和趋势分解来减少原始时间序列数据中的噪声和图表网络中的噪声（GAT）用于分别发现功能中的特征关系和时间相关性。我们的结果优于异常检测任务的最先进的方法，平均F1分别在平衡和不平衡数据集上得分高达96.3％和93.2％。同时，我们的模型可以扩展以对多个异常进行分类并检测未知事件。

这项工作提供了可靠的nids（R-nids），一种新的机器学习方法（ML）的网络入侵检测系统（NIDS），允许ML模型在集成数据集上工作，从不同数据集中具有不同信息的学习过程。因此，R-NIDS针对更强大的模型的设计，比传统方法更好地概括。我们还提出了一个名为UNK21的新数据集。它是由三个最着名的网络数据集（UGR'16，USNW-NB15和NLS-KDD）构建，每个网络环境收集，使用不同的特征和类，通过使用数据聚合方法R-nids。在r-nids之后，在这项工作中，我们建议基于文献中的三个最常见的数据集的信息来构建两个着名的ML模型（一个线性和非线性的一个），用于NIDS评估中的三个，集成在UNK21中的那些。所提出的方法优惠展示了作为NIDS解决方案训练的两种ML模型的结果可以从这种方法中受益，在新提议的UNK21数据集上培训时能够更好地概括。此外，这些结果用统计工具仔细分析了对我们的结论提供了高度信心的统计工具。

Darknets的匿名性质通常用于非法活动。先前的研究已经采用了机器学习和深度学习技术来自动对暗网流量的检测，以阻止这些犯罪活动。这项研究旨在通过评估支持向量机（SVM），随机森林（RF），卷积神经网络（CNN）和辅助分类器生成对抗网络（AC-GAN）来改善暗网流量检测申请类型。我们发现，我们的RF模型优于与CIC-Darknet2020数据集的先前工作中使用的最新机器学习技术。为了评估RF分类器的鲁棒性，我们混淆选择应用程序类型类，以模拟现实的对抗攻击方案。我们证明，我们表现最好的分类器可能会被这种攻击击败，我们考虑处理这种对抗性攻击的方法。

The Internet of Things (IoT) is a system that connects physical computing devices, sensors, software, and other technologies. Data can be collected, transferred, and exchanged with other devices over the network without requiring human interactions. One challenge the development of IoT faces is the existence of anomaly data in the network. Therefore, research on anomaly detection in the IoT environment has become popular and necessary in recent years. This survey provides an overview to understand the current progress of the different anomaly detection algorithms and how they can be applied in the context of the Internet of Things. In this survey, we categorize the widely used anomaly detection machine learning and deep learning techniques in IoT into three types: clustering-based, classification-based, and deep learning based. For each category, we introduce some state-of-the-art anomaly detection methods and evaluate the advantages and limitations of each technique.

连接设备的快速增长导致了新型网络安全威胁的扩散，称为零日攻击。传统的基于行为的ID依靠DNN来检测这些攻击。用于训练DNN的数据集的质量在检测性能中起着至关重要的作用，而代表性不足的样品导致性能不佳。在本文中，我们开发和评估DBN在连接设备网络中检测网络攻击方面的性能。CICIDS2017数据集用于训练和评估我们提出的DBN方法的性能。应用和评估了几种类平衡技术。最后，我们将方法与常规的MLP模型和现有的最新方法进行比较。我们提出的DBN方法显示出竞争性和有希望的结果，并且在培训数据集中攻击不足的攻击中的检测方面有显着改善。

新一代网络威胁的兴起要求更复杂和智能的网络防御解决方案，配备了能够学习在没有人力专家知识的情况下做出决策的自治代理。近年来提出了用于自动网络入侵任务的几种强化学习方法（例如，马尔可夫）。在本文中，我们介绍了一种新一代的网络入侵检测方法，将基于Q学习的增强学习与用于网络入侵检测的深馈前神经网络方法相结合。我们提出的深度Q-Learning（DQL）模型为网络环境提供了正在进行的自动学习能力，该网络环境可以使用自动试验误差方法检测不同类型的网络入侵，并连续增强其检测能力。我们提供涉及DQL模型的微调不同的超参数的细节，以获得更有效的自学。根据我们基于NSL-KDD数据集的广泛实验结果，我们确认折扣因子在250次训练中设定为0.001，产生了最佳的性能结果。我们的实验结果还表明，我们所提出的DQL在检测不同的入侵课程和优于其他类似的机器学习方法方面的高度有效。

机器学习算法已被广泛用于入侵检测系统，包括多层感知器（MLP）。在这项研究中，我们提出了一个两阶段模型，该模型结合了桦木聚类算法和MLP分类器，以提高网络异常多分类的性能。在我们提出的方法中，我们首先将桦木或kmeans作为无监督的聚类算法应用于CICIDS-2017数据集，以预先分组数据。然后，将生成的伪标签作为基于MLP分类器的训练的附加功能添加。实验结果表明，使用桦木和K-均值聚类进行数据预组化可以改善入侵检测系统的性能。我们的方法可以使用桦木聚类实现多分类的99.73％的精度，这比使用独立的MLP模型的类似研究要好。

如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

Network traffic classification is the basis of many network security applications and has attracted enough attention in the field of cyberspace security. Existing network traffic classification based on convolutional neural networks (CNNs) often emphasizes local patterns of traffic data while ignoring global information associations. In this paper, we propose a MLP-Mixer based multi-view multi-label neural network for network traffic classification. Compared with the existing CNN-based methods, our method adopts the MLP-Mixer structure, which is more in line with the structure of the packet than the conventional convolution operation. In our method, the packet is divided into the packet header and the packet body, together with the flow features of the packet as input from different views. We utilize a multi-label setting to learn different scenarios simultaneously to improve the classification performance by exploiting the correlations between different scenarios. Taking advantage of the above characteristics, we propose an end-to-end network traffic classification method. We conduct experiments on three public datasets, and the experimental results show that our method can achieve superior performance.