SỬ DỤNG KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT BAYES VÀ NEYMAN-PEARSON CHO BỘ TỰ MÃ HÓA ĐỂ PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG TRONG AN NINH MẠNG

Abstract

Bộ tự mã hóa là một mô hình học không giám sát trong đó các tham số được điều chỉnh để vector đầu ra gần giống nhất với vector đầu vào. Trong bài báo này, chúng tôi sử dụng bộ tự mã hóa để phát hiện các kết nối bất thường trong mạng Internet. Mức lỗi tái tạo khi sử dụng bộ tự mã hoá sẽ được sử dụng để  phân lớp kết nối thành kết nối bình thường và kết nối bất thường. Chúng tôi trình bày ba phương pháp phân lớp độ lỗi tái tạo: phân lớp sử dụng một ngưỡng cho trước, phân lớp theo kiểm định giả thuyết Bayes và phân lớp theo kiểm định giả thuyết Neyman-Pearson. Độ chính xác trung bình đạt được trên ba phương pháp là trên bộ dữ liệu NSL KDD.