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Generating Pattern-Based Datasets for Cyber Attack Detection Using Machine-Learning Techniques
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OA
AI
DOI：10.1002/widm.70081.png)
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摘要
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本研究旨在综述机器学习检测系统训练中攻击模式数据集在设计、生成和标注方面的最新进展。将通过比较不同方案的研究来识别该领域的不足与改进方向，从而为未来工作奠定基础。为此，已定义搜索与质量标准以筛选合适的待评论文献。对研究文献的详细分析揭示了在攻击模式数据集研究方面标准的异质性。分析的多样性以及指标和分类算法选择的不一致性，使得建立明确的比较标准极为困难。该领域需要进一步研究，以拥有包含尽可能广泛攻击模式目录的更新数据集。此外，采用新方法和技术（如与深度学习相关的方法）进行攻击模式识别的必要性也值得关注。
Keyword:
algorithms
attack patterns
classification
cybersecurity
dataset
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