近五年IPS系统中Artıfıcıal Intellıgence的发展

IF 0.3 Q4 COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS Computer Science-AGH Pub Date : 2022-09-16 DOI:10.53070/bbd.1172803
M. Gencoglu
{"title":"近五年IPS系统中Artıfıcıal Intellıgence的发展","authors":"M. Gencoglu","doi":"10.53070/bbd.1172803","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Günümüzde siber güvenliğin temel taşlarından olan IPS (Saldırı Önleme Sistemleri) 2017 yılından günümüze kadar geleneksel insan kontrollü savunma stratejisinden sıyrılıp, NGIPS (Yeni Nesil Saldırı Önleme Sistemleri) olarak da bilinen yapay zekâ ve makine öğrenimi entegrasyonlu yeni bir savunma stratejisine dönüşmüştür. Yapay zekaya entegre bu yeni IPS çözümleri yıllar içerisinde farklı algoritmalar ve teknikler ile saldırı önlemede kullanılmıştır. Bu çalışmada yapay zekaya entegre sistemler hakkında bilgi verilmiş ve son beş yıl içerisindeki gelişimi IPS çözümleri genelinde ve Fortinet IPS çözümü özelinde incelenmiştir. IPS çözümlerindeki bu yapay zekâ ile savunma, yine yapay zekâ ile yapılan saldırılar neticesinde doğru orantılı olarak gelişmiştir. IPS çözümlerinde makine öğrenimi üç temel teknikte kullanır. Bunlar, veri toplama, özellik seçimi ve model oluşturmadır. Model oluşturma yöntemi ile sınıflandırılan veriler yapay zekâ algoritmaları ile olumlu ya da olumsuz olarak değerlendirilip müdahale edilir. Geleneksel yöntemler yani yapay zekâ öncesi yöntemler bu algılamalarda yetersiz kalmıştır. Gelişen siber saldırılar ve her geçen gün keşfedilen yeni açıklıkların insan sınırlarının üzerinde olması sebebi ile IPS sistemlerde yapay zekânın var olması ve geliştirilmesi zorunlu hale gelmiştir. \nBu çalışmanın IPS’lerde yapay zekâ gelişiminin, siber savunmadaki önemi ile ilgili farkındalık yaratacağı değerlendirilmektedir.","PeriodicalId":41917,"journal":{"name":"Computer Science-AGH","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-09-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"The Development ff Artıfıcıal Intellıgence in IPS Systems in The Last Five Years\",\"authors\":\"M. Gencoglu\",\"doi\":\"10.53070/bbd.1172803\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Günümüzde siber güvenliğin temel taşlarından olan IPS (Saldırı Önleme Sistemleri) 2017 yılından günümüze kadar geleneksel insan kontrollü savunma stratejisinden sıyrılıp, NGIPS (Yeni Nesil Saldırı Önleme Sistemleri) olarak da bilinen yapay zekâ ve makine öğrenimi entegrasyonlu yeni bir savunma stratejisine dönüşmüştür. Yapay zekaya entegre bu yeni IPS çözümleri yıllar içerisinde farklı algoritmalar ve teknikler ile saldırı önlemede kullanılmıştır. Bu çalışmada yapay zekaya entegre sistemler hakkında bilgi verilmiş ve son beş yıl içerisindeki gelişimi IPS çözümleri genelinde ve Fortinet IPS çözümü özelinde incelenmiştir. IPS çözümlerindeki bu yapay zekâ ile savunma, yine yapay zekâ ile yapılan saldırılar neticesinde doğru orantılı olarak gelişmiştir. IPS çözümlerinde makine öğrenimi üç temel teknikte kullanır. Bunlar, veri toplama, özellik seçimi ve model oluşturmadır. Model oluşturma yöntemi ile sınıflandırılan veriler yapay zekâ algoritmaları ile olumlu ya da olumsuz olarak değerlendirilip müdahale edilir. Geleneksel yöntemler yani yapay zekâ öncesi yöntemler bu algılamalarda yetersiz kalmıştır. Gelişen siber saldırılar ve her geçen gün keşfedilen yeni açıklıkların insan sınırlarının üzerinde olması sebebi ile IPS sistemlerde yapay zekânın var olması ve geliştirilmesi zorunlu hale gelmiştir. \\nBu çalışmanın IPS’lerde yapay zekâ gelişiminin, siber savunmadaki önemi ile ilgili farkındalık yaratacağı değerlendirilmektedir.\",\"PeriodicalId\":41917,\"journal\":{\"name\":\"Computer Science-AGH\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2022-09-16\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Computer Science-AGH\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.53070/bbd.1172803\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Computer Science-AGH","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53070/bbd.1172803","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

如今,2017年至2017年,基于网络安全基石的IPS已成为人工智能和机器学习的新倡导策略,被称为NGIPS(新的必要攻击预防系统)。多年来,工业智能一直被用来通过不同的算法和技术来防止攻击。在这项研究中,人工智能获得了有关系统的信息,并在过去五年中通过通用IPS解决方案和Fortinet IPS分析进行了调查。IPSçözümlerindeki bu yapay zekâile savenma,yine yapay zekâle yapılan saldırılar neticesinde doğru orantılıolarak gelişmiştir。IPS解决方案中的机器学习使用三种基本技术。这些不会创建数据收集、特性选择和模型。通过人工智能算法以模型的形式对分类数据进行成功或否定的评估。传统的方法,即人工智能,在这些概念上是不够的。发达的网络攻击和每天发现的新解释很难在IPS系统中开发和发展,因为人类边界上有人工智能。在IPS中,据评估,人工智能的发展将关注网络防御的重要性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
The Development ff Artıfıcıal Intellıgence in IPS Systems in The Last Five Years
Günümüzde siber güvenliğin temel taşlarından olan IPS (Saldırı Önleme Sistemleri) 2017 yılından günümüze kadar geleneksel insan kontrollü savunma stratejisinden sıyrılıp, NGIPS (Yeni Nesil Saldırı Önleme Sistemleri) olarak da bilinen yapay zekâ ve makine öğrenimi entegrasyonlu yeni bir savunma stratejisine dönüşmüştür. Yapay zekaya entegre bu yeni IPS çözümleri yıllar içerisinde farklı algoritmalar ve teknikler ile saldırı önlemede kullanılmıştır. Bu çalışmada yapay zekaya entegre sistemler hakkında bilgi verilmiş ve son beş yıl içerisindeki gelişimi IPS çözümleri genelinde ve Fortinet IPS çözümü özelinde incelenmiştir. IPS çözümlerindeki bu yapay zekâ ile savunma, yine yapay zekâ ile yapılan saldırılar neticesinde doğru orantılı olarak gelişmiştir. IPS çözümlerinde makine öğrenimi üç temel teknikte kullanır. Bunlar, veri toplama, özellik seçimi ve model oluşturmadır. Model oluşturma yöntemi ile sınıflandırılan veriler yapay zekâ algoritmaları ile olumlu ya da olumsuz olarak değerlendirilip müdahale edilir. Geleneksel yöntemler yani yapay zekâ öncesi yöntemler bu algılamalarda yetersiz kalmıştır. Gelişen siber saldırılar ve her geçen gün keşfedilen yeni açıklıkların insan sınırlarının üzerinde olması sebebi ile IPS sistemlerde yapay zekânın var olması ve geliştirilmesi zorunlu hale gelmiştir. Bu çalışmanın IPS’lerde yapay zekâ gelişiminin, siber savunmadaki önemi ile ilgili farkındalık yaratacağı değerlendirilmektedir.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
Computer Science-AGH
Computer Science-AGH COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS-
CiteScore
1.40
自引率
0.00%
发文量
18
审稿时长
20 weeks
期刊最新文献
A Nature Inspired Hybrid Partitional Clustering Method Based on Grey Wolf Optimization and JAYA Algorithm Database Replication for Disconnected Operations with Quasi Real-Time Synchronization Hybrid Variable Neighborhood Search for Solving School Bus-Driver Problem with Resource Constraints A Survey on Multi-Objective Based Parameter Optimization for Deep Learning Melanoma Skin Cancer and Nevus Mole Classification using Intensity Value Estimation with Convolutional Neural Network
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1