Hierarchikus időbeli memória használata anomális hálózati tevékenység észlelésére

Eredeti címe:

Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity

Könyv tartalma:

Ezt a kutatást az intelligens autonóm kiberkészülékek létrehozása motiválja, amelyek a kibertér megfoghatatlan környezetében tartózkodnak, és fenntartják a domén fölényt. Konkrétan ez a tanulmány 7 kihívást kínál egy ilyen kiberhajó kifejlesztéséhez.

A hangsúly a hierarchikus időbeli memória (HTM) állításainak elemzésén van. A HTM elmélet azt állítja, hogy pontos előrejelzéseken keresztül elősegíti a gépek intelligenciáját. Továbbá azt állítja, hogy képes pontos előrejelzéseket készíteni szokatlan világokról, például a kibertérről.

Az elsődleges cél annak bizonyítása, hogy a HTM elősegíti a szokatlan világok pontos előrejelzéseit. A második cél annak bizonyítása, hogy az előrejelzés az intelligencia jó jele.

A HTM elmélet kereskedelmi implementációját anomália-felismerő rendszerként teszteljük, és értékeljük a hálózati forgalom (a kibertér egyik fő aspektusa) jó- vagy rosszindulatúként való meghatározásának képességét. A tesztelés során az implementáció teljesítménye gyenge.

A HTM-elmélet egy változatának megértéséből egy független algoritmus kerül kifejlesztésre. Ez az alternatív algoritmus független a kibertértől, és kizárólag azért fejlesztették ki (de egy mesterkélt absztrakt világban is), hogy hitelessé tegye az előrejelzésnek mint az intelligencia tesztelésére szolgáló módszernek a használatát.