"Система обнаружения вторжений (IDS) имеет решающее значение для защиты организаций от киберугроз. Уязвимость IDS на основе машинного обучения и глубокого обучения к состязательным атакам возникает из-за преднамеренного создания злоумышленниками состязательных образцов. В этом исследовании предлагается репозиторий открытого исходного кода на основе Python под названием IDS-Anta с надежным механизмом защиты для выявления состязательных атак без ущерба для производительности IDS. Он использует многорукие бандиты с выборкой Томсона, оптимизацию колонии муравьев (ACO) и методы генерации состязательных атак и проверен с использованием трех общедоступных наборов данных эталонных тестов. Этот репозиторий кода можно легко применять и реплицировать в наборах данных IDS против состязательных атак."
См. также другие публикации по теме adversarial, посвященные устойчивому машинному обучению
No comments:
Post a Comment