Využitie hierarchickej časovej pamäte na zisťovanie anomálnej sieťovej aktivity

Pôvodný názov:

Using Hierarchical Temporal Memory for Detecting Anomalous Network Activity

Obsah knihy:

Tento výskum je motivovaný vytvorením inteligentne autonómnych kybernetických plavidiel, ktoré by sa pohybovali v nehmotnom prostredí kyberpriestoru a udržiavali si doménovú prevahu. Konkrétne tento článok ponúka 7 výziev pre vývoj takéhoto kybernetického plavidla.

Zameriava sa na analýzu nárokov hierarchickej časovej pamäte (HTM). Teória HTM najmä tvrdí, že uľahčuje inteligenciu strojov prostredníctvom presných predpovedí. Ďalej tvrdí, že dokáže robiť presné predpovede neobvyklých svetov, ako je kyberpriestor.

Hlavným cieľom je poskytnúť dôkazy, že HTM uľahčuje presné predpovede neobvyklých svetov. Druhým cieľom je poskytnúť dôkazy o tom, že predpovedanie je dobrým ukazovateľom inteligencie.

Komerčná implementácia teórie HTM sa testuje ako systém detekcie anomálií a hodnotí sa jeho schopnosť definovať sieťovú prevádzku (hlavný aspekt kyberpriestoru) ako neškodnú alebo škodlivú. V priebehu testovania je výkon tejto implementácie slabý.

Na základe variantného chápania teórie HTM je vyvinutý nezávislý algoritmus. Tento alternatívny algoritmus je nezávislý od kyberpriestoru a je vyvinutý výlučne (ale aj vo vymyslenom abstraktnom svete) s cieľom dodať dôveryhodnosť použitiu predikcie ako metódy testovania inteligencie.