Faire avancer la cybersécurité avec des techniques d'apprentissage automatique

Dans le monde numérique d'aujourd'hui, plein d'industries comme la finance, la santé et l'énergie dépendent grave de la technologie. Cette dépendance apporte beaucoup de confort mais expose aussi ces secteurs à de nouveaux risques et menaces, surtout en cybersécurité. Les cyberattaques sont devenues plus fréquentes, ciblant des données sensibles et perturbant des services. Avec ces menaces qui évoluent, les méthodes de sécurité traditionnelles, comme les pare-feu, ne suffisent souvent pas pour se protéger contre des attaques sophistiquées.

#Le besoin de meilleurs systèmes de détection

L'apprentissage machine (ML) propose une solution potentielle à ces défis. Le ML peut analyser de grandes quantités de données, trouver des motifs et identifier des activités inhabituelles qui peuvent signaler une menace cyber. Cette capacité est vitale pour les industries qui ont besoin d'une détection rapide et précise des menaces pour protéger des informations sensibles.

Les méthodes actuelles de détection d'intrusions dans les réseaux reposent principalement sur l'analyse des motifs de trafic. Bien que cette approche ait ses avantages, elle ne tire peut-être pas pleinement parti des techniques avancées de ML qui peuvent travailler directement avec des paquets de données brutes. Cette méthode traditionnelle peut ralentir les processus de surveillance et créer une dépendance à des logiciels supplémentaires, ce qui complique le processus de détection.

#Enquête sur les méthodes d'Apprentissage profond

Pour remédier à ces limitations, des recherches ont été menées sur des méthodes d'apprentissage profond qui peuvent détecter des attaques en temps réel à partir de Données de paquets brutes. En utilisant le jeu de données CIC IDS-2017, qui inclut à la fois un trafic réseau normal et divers types d'attaques, l'accent est mis sur le développement de modèles ML qui analysent directement les données de paquets brutes à la place des caractéristiques de flux traitées.

Les menaces cyber sont de plus en plus complexes, allant des violations de données et ransomwares aux attaques ciblées sur des systèmes critiques. Détecter ces menaces nécessite des approches innovantes qui tirent parti des forces de l'apprentissage machine pour suivre l'évolution constante du paysage des menaces en cybersécurité.

#Travaux connexes en détection d'intrusions

Depuis de nombreuses années, l'idée de protéger les réseaux est à l'étude. Diverses méthodes pour les systèmes de détection d'intrusions dans les réseaux (NIDS) ont émergé, utilisant à la fois des techniques d'apprentissage machine traditionnelles comme les machines à vecteurs de support et des méthodes avancées d'apprentissage profond telles que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et les réseaux de mémoire à long et court terme (LSTM).

Les chercheurs ont construit des cadres intégrant des algorithmes d'apprentissage machine pour améliorer la performance de détection. Certains ont exploré l'utilisation de réseaux neuronaux convolutionnels profonds pour identifier différents types d'attaques, tandis que d'autres ont proposé des systèmes pour convertir de nombreux événements de sécurité en profils compréhensibles. Cette recherche montre que combiner différents types de modèles peut mener à de meilleures capacités de détection.

#La solution proposée

Au lieu de s'appuyer sur des caractéristiques de flux de trafic traditionnelles, une nouvelle méthode a été développée où les paquets sont regroupés en fenêtres. Chaque paquet à l'intérieur de la fenêtre est classé comme une attaque ou un trafic bénin. Cette approche permet d'examiner les paquets dans leur contexte, en tenant compte des relations entre eux.

Dans cette approche, deux types de modèles sont utilisés :

1. Entrée de paquet unique : Ce modèle analyse chaque paquet indépendamment. Il traite un vecteur de caractéristiques dérivé du paquet à travers plusieurs couches cachées pour identifier des motifs.

2. Modèles basés sur des fenêtres : Ces modèles considèrent des groupes de paquets ensemble, capturant les relations et les séquences entre eux. Cette méthode peut fournir des idées plus profondes sur le comportement du réseau.

#Prétraitement des données

Avant d'appliquer des modèles d'apprentissage machine, les données de paquets brutes doivent être préparées. La première étape consiste à nettoyer et à réparer les fichiers de paquets endommagés. Ensuite, des étiquettes sont assignées aux paquets en utilisant une version améliorée de l'outil CICFlowMeter, qui aide à lier les paquets à des flux connus. Enfin, ces données sont organisées en fichiers structurés pour entraîner et tester les modèles.

#Randomisation et étiquetage

Pour améliorer la capacité du modèle à généraliser, les données de paquets subissent une randomisation, où les adresses source et destination sont modifiées. Cela empêche le modèle de s'appuyer trop sur des adresses réseau spécifiques et l'encourage à se concentrer sur des motifs plus généraux. De plus, deux approches d'étiquetage sont testées : étiquetage seulement le trafic de l'attaquant et incluant les réponses de la cible comme attaques.

#Construction et entraînement des modèles

Les modèles sont entraînés sur un jeu de données divisé en groupes, en veillant à ce que l'ordre initial des paquets soit principalement préservé tout en permettant un mélange suffisant des données. Les données sont divisées en ensembles d'entraînement, de validation et de test pour évaluer avec Précision la performance du modèle.

Différentes architectures de réseaux neuronaux, y compris des réseaux entièrement connectés, des réseaux convolutionnels, des modèles hybrides et des modèles basés sur EfficientNet, sont testées. Chaque architecture vise à améliorer la précision de détection, surtout avec des ensembles de données déséquilibrés où le trafic bénin l'emporte largement sur le trafic d'attaque.

#Métriques d'évaluation

Pour mesurer l'efficacité des modèles, plusieurs métriques sont utilisées :

• Précision indique combien d'instances sont classées correctement.
• Précision réflète l'exactitude des prédictions positives.
• Rappel mesure la capacité à identifier toutes les instances positives réelles.

Bien que la précision soit utile, elle ne présente pas toujours une image claire en raison des déséquilibres de classe. Par conséquent, la précision et le rappel sont cruciaux pour comprendre la performance du modèle.

#Résultats et perspectives

Les résultats des tests de divers modèles soulignent leurs forces et faiblesses. Par exemple, le réseau de neurones entièrement connecté (FCNN) montre une forte précision mais dépend beaucoup des en-têtes de paquets. Le réseau de neurones convolutionnel (CNN) capture des caractéristiques à la fois des en-têtes et des charges utiles, ce qui peut le rendre plus flexible pour différents ensembles de données. Les modèles hybrides démontrent la capacité d'analyser efficacement les séquences de paquets.

Le modèle basé sur EfficientNet se démarque avec la meilleure performance globale, combinant des poids pré-entraînés avec son modèle de fenêtre. Cependant, sa complexité et sa vitesse de traitement doivent être prises en compte.

#Conclusions

Les modèles développés indiquent qu'il est en effet faisable de classer des paquets individuels plutôt que de s'en remettre uniquement à des approches basées sur des flux. Chaque modèle offre des avantages uniques, et les résultats suggèrent que bien que certains modèles montrent de meilleures métriques théoriques, ils peuvent aussi avoir des dépendances particulières qui peuvent influencer leur efficacité dans des scénarios réels.

Les travaux futurs pourraient impliquer des tests de fenêtres de paquets plus grandes, l'expérimentation avec des longueurs de fenêtres dynamiques, et l'application des modèles à divers ensembles de données en cybersécurité pour améliorer encore leurs capacités. Cette recherche continue est essentielle alors que les organisations continuent de faire face à des menaces cybernétiques complexes et évolutives.

En combinant différents modèles, les chercheurs espèrent créer des approches hybrides qui tirent parti des forces de chaque méthode, menant à des systèmes de détection améliorés capables de mieux protéger des informations sensibles et des infrastructures critiques.