Wykorzystanie deep learning do wykrywania i zapobiegania nowoczesnym atakom sieciowym.
Tradycyjne systemy IDS/IPS opierają się na sygnaturach — ale nowe zagrożenia pojawiają się szybciej niż eksperci mogą pisać reguły. W tym artykule pokazuję, jak sieci neuronowe (LSTM, Transformer) trenowane na zbiorach CICIDS2017 i NSL-KDD potrafią wykrywać anomalie w ruchu sieciowym z dokładnością powyżej 97%. Omawiam architekturę modeli, preprocessing pakietów sieciowych na tensory, wdrożenie przez FastAPI do analizy w czasie rzeczywistym, oraz wyzwania: false positives, concept drift i prywatność danych w kontekście RODO.
#AI#Security#Deep Learning