Utilizarea memoriei temporale ierarhice pentru detectarea activității anormale în rețea

Titlul original:

Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity

Conținutul cărții:

Această cercetare este motivată de crearea unor vehicule cibernetice autonome și inteligente care să rezidească în mediul intangibil al spațiului cibernetic și să mențină superioritatea domeniului. În mod specific, această lucrare oferă 7 provocări pentru dezvoltarea unei astfel de aeronave cibernetice.

Accentul este pus pe analiza pretențiilor Memoria temporală ierarhică (HTM). În special, teoria HTM pretinde că facilitează inteligența mașinilor prin intermediul unor predicții precise. În plus, aceasta pretinde că poate face predicții exacte în lumi neobișnuite, cum ar fi spațiul cibernetic.

Obiectivul principal este de a furniza dovezi că HTM facilitează predicțiile exacte ale lumilor neobișnuite. Al doilea obiectiv este de a demonstra că predicția este un bun indicator al inteligenței.

O implementare comercială a teoriei HTM este testată ca sistem de detectare a anomaliilor și este evaluată capacitatea sa de a defini traficul de rețea (un aspect major al spațiului cibernetic) ca fiind benign sau rău intenționat. Pe parcursul testelor, performanța acestei implementări este slabă.

Un algoritm independent este dezvoltat pornind de la o variantă de înțelegere a teoriei HTM. Acest algoritm alternativ este independent de spațiul cibernetic și este dezvoltat exclusiv (dar și într-o lume abstractă artificială) pentru a conferi credibilitate utilizării predicției ca metodă de testare a inteligenței.