La detección de intrusiones en la red sigue siendo uno de los principales retos de la ciberseguridad. En los últimos años, se han diseñado muchos métodos basados en el aprendizaje automático para capturar los patrones de intrusión dinámicos y complejos con el fin de mejorar el rendimiento de los sistemas de detección de intrusiones. Sin embargo, hay dos problemas, como los datos de entrenamiento desequilibrados y los nuevos ataques desconocidos, que siguen dificultando el desarrollo de un sistema fiable de detección de intrusiones en la red. En este trabajo, proponemos una novedosa red de cápsulas siamesas basada en el aprendizaje de pocos disparos para hacer frente a la escasez de datos de entrenamiento de tráfico de red anormal y mejorar la detección de ataques desconocidos. En concreto, la red de aprendizaje profundo bien diseñada destaca por capturar las relaciones dinámicas entre las características del tráfico. Además, un esquema de muestreo de subtipos no supervisado se integra perfectamente con la red siamesa para mejorar la detección de ataques de intrusión en la red bajo la circunstancia de datos de entrenamiento desequilibrados. Los resultados experimentales han demostrado que el marco de aprendizaje métrico es más adecuado para extraer características sutiles y distintivas para identificar tanto ataques conocidos como desconocidos después del esquema de muestreo en comparación con otros métodos de aprendizaje supervisado. En comparación con los métodos más avanzados, nuestro método propuesto consigue un rendimiento superior para detectar eficazmente ambos tipos de ataques.
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