Utilizzo della memoria temporale gerarchica per il rilevamento di attività di rete anomale

Titolo originale:

Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity

Contenuto del libro:

Questa ricerca è motivata dalla creazione di cybercraft intelligentemente autonomi per risiedere nell'ambiente intangibile del cyberspazio e mantenere la superiorità del dominio. In particolare, questo articolo propone 7 sfide per lo sviluppo di un tale cybercraft.

L'attenzione si concentra sull'analisi delle affermazioni della Memoria Temporale Gerarchica (HTM). In particolare, la teoria HTM sostiene di facilitare l'intelligenza delle macchine attraverso previsioni accurate. Inoltre, sostiene di essere in grado di fare previsioni accurate su mondi insoliti, come il cyberspazio.

L'obiettivo primario è fornire prove che l'HTM facilita previsioni accurate di mondi insoliti. Il secondo obiettivo è fornire la prova che la previsione è un buon indice di intelligenza.

Un'implementazione commerciale della teoria HTM viene testata come sistema di rilevamento delle anomalie e viene valutata la sua capacità di definire il traffico di rete (un aspetto importante del cyberspazio) come benigno o maligno. Nel corso dei test, le prestazioni di questa implementazione sono scarse.

Viene sviluppato un algoritmo indipendente a partire da una variante della teoria HTM. Questo algoritmo alternativo è indipendente dal cyberspazio ed è stato sviluppato esclusivamente (ma anche in un mondo astratto e artificioso) per dare credibilità all'uso della predizione come metodo di verifica dell'intelligenza.