Computer Science Review ( IF 12.9 ) Pub Date : 2020-12-01 , DOI: 10.1016/j.cosrev.2020.100317 Priyanka Dixit , Sanjay Silakari
Cybersecurity mainly prevents the hardware, software, and data present in the system that has an active internet connection from external attacks. Organizations mainly deploy cybersecurity for their databases and systems to prevent it from unauthorized access. Different forms of attacks like phishing, spear-phishing, a drive-by attack, a password attack, denial of service, etc. are responsible for these security problems In this survey, we analyzed and reviewed the usage of deep learning algorithms for Cybersecurity applications. Deep learning which is also known as Deep Neural Networks includes machine learning techniques that enable the network to learn from unsupervised data and solve complex problems. Here, 80 papers from 2014 to 2019 have been used and successfully analyzed. Deep learning approaches such as Convolutional Neural Network (CNN), Auto Encoder (AE), Deep Belief Network (DBN), Recurrent Neural Network (RNN), Generative Adversal Network (GAN) and Deep Reinforcement Learning (DIL) are used to categorize the papers referred. Each specific technique is effectively discussed with its algorithms, platforms, dataset, and potential benefits. The paper related to deep learning with cybersecurity is mainly published in the year 2018 in a large number and 18% of published articles originate from the UK. In addition, the papers are selected from a variety of journals, and 30% of papers used are from the Elsevier journal. From the experimental analysis, it is clear that the deep learning model improved the accuracy, scalability, reliability, and performance of the cybersecurity applications when applied in realtime.
中文翻译:
网络安全应用的深度学习算法:技术和状态回顾
网络安全主要是防止具有有效Internet连接的系统中存在的硬件,软件和数据免受外部攻击。组织主要为他们的数据库和系统部署网络安全,以防止未经授权的访问。各种形式的攻击,例如网络钓鱼,鱼叉式网络钓鱼,偷渡式攻击,密码攻击,拒绝服务等,都是造成这些安全问题的原因。在本次调查中,我们分析并回顾了深度学习算法在网络安全应用中的使用情况。深度学习(也称为深度神经网络)包括机器学习技术,使网络能够从不受监督的数据中学习并解决复杂的问题。在这里,使用了2014年至2019年的80篇论文,并对其进行了成功的分析。深度学习方法,例如卷积神经网络(CNN),自动编码器(AE),深层信任网络(DBN),递归神经网络(RNN),生成对抗网络(GAN)和深度强化学习(DIL)用于对所引用的论文进行分类。每种特定技术都将通过其算法,平台,数据集和潜在收益进行有效讨论。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。递归神经网络(RNN),生成性对抗网络(GAN)和深度强化学习(DIL)用于对所引用的论文进行分类。每种特定技术都将通过其算法,平台,数据集和潜在收益进行有效讨论。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。递归神经网络(RNN),生成性对抗网络(GAN)和深度强化学习(DIL)用于对所引用的论文进行分类。每种特定技术都将通过其算法,平台,数据集和潜在收益进行有效讨论。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。生成对抗网络(GAN)和深度强化学习(DIL)用于对所引用的论文进行分类。每种特定技术都将通过其算法,平台,数据集和潜在收益进行有效讨论。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。生成对抗网络(GAN)和深度强化学习(DIL)用于对所引用的论文进行分类。每种特定技术都将通过其算法,平台,数据集和潜在收益进行有效讨论。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。与网络安全深度学习相关的论文主要发表于2018年,其中18%的发表论文来自英国。此外,论文选自各种期刊,使用的论文中有30%来自Elsevier期刊。从实验分析来看,很明显,深度学习模型在实时应用时提高了网络安全应用程序的准确性,可伸缩性,可靠性和性能。