Resumen

Con el desarrollo de las redes de quinta generación y las tecnologías de inteligencia artificial, han surgido nuevas amenazas y desafíos para los sistemas de comunicación inalámbrica, especialmente en ciberseguridad. En este documento, ofrecemos una revisión sobre los métodos de detección de ataques que involucran la potencia de las técnicas de aprendizaje profundo. Específicamente, primero resumimos los problemas fundamentales de la seguridad de red y la detección de ataques e introducimos varias aplicaciones exitosas relacionadas que utilizan la estructura de aprendizaje profundo. Sobre la base de la categorización de los métodos de aprendizaje profundo, prestamos especial atención a los métodos de detección de ataques construidos sobre diferentes tipos de arquitecturas, como autoencoders, redes generativas adversarias, redes neuronales recurrentes y redes neuronales convolucionales. Posteriormente, presentamos algunos conjuntos de datos de referencia con descripciones y comparamos el rendimiento de enfoques de representación para mostrar el estado actual de funcionamiento de los métodos de detección

• Materias:Seguridad informática Comunicación inalámbrica Internet de las cosas Ataques de denegación distribuida de servicio
• Subjects:Computer security Wireless communication Internet of things Distributed denial of service attacks
• Palabras claves:Desarrollo; Redes de quinta generación; Tecnologías de inteligencia artificial; Ciberseguridad; Métodos de detección de ataques; Técnicas de aprendizaje profundo
• Keywords:Development; Fifth-generation networks; Artificial intelligence technologies; Cybersecurity; Attack detection methods; Deep learning techniques