Són eines que s’utilitzen en ciberseguretat per detectar activitats malicioses a les xarxes informàtiques. Aquests sistemes utilitzen algorismes d’aprenentatge automàtic per analitzar el tràfic de xarxa i identificar activitats sospitoses que puguin indicar una amenaça.
El funcionament dels IDS basats en IA es divideix en tres fases:
- Recopilació de dades: el primer pas és recopilar dades de tràfic de xarxa, que es poden capturar mitjançant sensors de xarxa, registres de firewall, logs de servidor, etc.
- Anàlisi de dades: després, les dades recopilades s’analitzen mitjançant algorismes d’aprenentatge automàtic per identificar patrons i anomalies. Els algorismes d’aprenentatge automàtic s’entrenen amb dades històriques per detectar activitats malicioses i no malicioses.
- Alertes i notificacions: finalment, si es detecta una activitat maliciosa, l’IDS genera una alerta perquè els responsables de seguretat puguin respondre a la amenaça. Aquestes alertes poden ser notificacions en temps real o registres que s’utilitzen per analitzar posteriorment l’activitat maliciosa.
Entre els IDS es destaquen:
- IDS basats en signatures: busquen amenaces específiques utilitzant signatures o patrons coneguts. Si es detecta una activitat maliciosa que coincideix amb una signatura coneguda, l’IDS genera una alerta.
- IDS basats en comportament: monitoritzen el comportament dels usuaris i dels dispositius per detectar activitats sospitoses. Si es detecta una activitat anòmala, l’IDS genera una alerta.
- IDS basats en xarxes neuronals: utilitzen xarxes neuronals per analitzar el tràfic de xarxa i identificar patrons i anomalies que puguin indicar activitats malicioses.
