Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity
Diese Forschungsarbeit ist durch die Schaffung intelligenter autonomer Cybercraft motiviert, die sich in der immateriellen Umgebung des Cyberspace aufhalten und die Gebietsüberlegenheit aufrechterhalten sollen. Konkret werden in diesem Papier 7 Herausforderungen für die Entwicklung eines solchen Cybercrafts aufgezeigt.
Der Schwerpunkt liegt auf der Analyse der Behauptungen des Hierarchischen Temporalen Gedächtnisses (HTM). Die HTM-Theorie behauptet insbesondere, Intelligenz in Maschinen durch genaue Vorhersagen zu ermöglichen. Sie behauptet ferner, dass sie in der Lage ist, genaue Vorhersagen für ungewöhnliche Welten wie den Cyberspace zu treffen.
Das primäre Ziel ist es, den Nachweis zu erbringen, dass HTM genaue Vorhersagen für ungewöhnliche Welten ermöglicht. Das zweite Ziel ist der Nachweis, dass Vorhersagen ein guter Indikator für Intelligenz sind.
Eine kommerzielle Implementierung der HTM-Theorie wird als System zur Erkennung von Anomalien getestet und seine Fähigkeit, Netzwerkverkehr (ein wichtiger Aspekt des Cyberspace) als gutartig oder bösartig zu definieren, wird bewertet. Im Verlauf der Tests ist die Leistung dieser Implementierung schlecht.
Ausgehend von einer Variante der HTM-Theorie wird ein unabhängiger Algorithmus entwickelt. Dieser alternative Algorithmus ist unabhängig vom Cyberspace und wurde ausschließlich (aber auch in einer erfundenen abstrakten Welt) entwickelt, um die Glaubwürdigkeit der Vorhersage als Methode zur Prüfung der Intelligenz zu erhöhen.
| ISBN: | 9781288319954 |
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| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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