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Zusammenfassung Da die Anzahl und Raffinesse von Cyberangriffen rapide zunimmt, ist es wichtiger denn je, gute Methoden zur Erkennung und Verhinderung dieser Angriffe zu haben. Die schnelle und genaue Erkennung von Cyberbedrohungen ist entscheidend, da sie schweren Schaden für Einzelpersonen und Unternehmen verursachen können. Dieses Papier untersucht ausführlich, wie wir künstliche Intelligenz (KI), einschließlich maschinellem Lernen (ML) und Tiefenlernen (DL), zusammen mit metaheuristischen Algorithmen nutzen können, um Cyberangriffe besser zu erkennen. Wir haben über sechzig aktuelle Studien gründlich analysiert, um die Wirksamkeit dieser KI-Werkzeuge bei der Identifizierung und Bekämpfung einer Vielzahl von Cyberbedrohungen zu bewerten. Unsere Forschung umfasst eine breite Palette von Cyberangriffen wie Malware-Angriffe, Netzwerkeindringlinge, Spam und andere, wobei gezeigt wird, dass ML- und DL-Methoden zusammen mit metaheuristischen Algorithmen die Fähigkeit, Cyberbedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren, erheblich verbessern. Wir vergleichen diese KI-Methoden, um ihre Stärken und Schwächen zu ermitteln, insbesondere angesichts neuer und sich wandelnder Cyberangriffe. Dieses Papier stellt einen klaren Rahmen für die Bewertung von KI-Methoden in der Cyberbedrohungserkennung vor. Angesichts der zunehmenden Komplexität von Cyberbedrohungen ist die Verbesserung der KI-Methoden und die regelmäßige Gewährleistung eines starken Schutzes entscheidend. Wir bewerten die Effektivität und die Einschränkungen aktueller ML- und DL-Modelle sowie der metaheuristischen Algorithmen. Das Erkennen dieser Grenzen ist wichtig, um zukünftige Verbesserungen zu steuern. Wir streben nach intelligenten und flexiblen Lösungen, die sich an neue Herausforderungen anpassen können. Die Ergebnisse unserer Forschung deuten darauf hin, dass die Zukunft des Schutzes vor Cyberangriffen auf der kontinuierlichen Aktualisierung von KI-Methoden beruht, um den neuesten Tricks der Hacker einen Schritt voraus zu sein.
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Aya H. Salem
Safaa M. Azzam
O. E. Emam
Journal Of Big Data
SHILAP Revista de lepidopterología
Kafrelsheikh University
Helwan University
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Salem et al. (Sun,) untersuchten diese Fragestellung.
www.synapsesocial.com/papers/69d9af420d540cafc5837005 — DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-024-00957-y
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