Användning av artificiella neurala nätverk (ANNs) för att upptäcka cyberattacker: En systematisk litteraturgenomgång av hur ANN kan användas för att identifiera cyberattacker

Sammanfattning: Denna studie undersöker användningen av maskininlärning (ML), särskilt artificiella neurala nätverk (ANN), inom nätverksdetektering för att upptäcka och förebygga cyberattacker. Genom en systematisk litteraturgenomgång sammanställs och analyseras relevant forskning för att erbjuda insikter och vägledning för framtida studier. Forskningsfrågorna utforskar tillämpningen av maskininlärningsalgoritmer för att effektivt identifiera och förhindra nätverksattacker samt de utmaningar som uppstår vid användningen av ANN. Metoden innefattar en strukturerad sökning, urval och granskning av vetenskapliga artiklar. Resultaten visar att maskininlärningsalgoritmer kan effektivt användas för att bekämpa cyberattacker. Dock framkommer utmaningar kopplade till ANNs känslighet för störningar i nätverkstrafiken och det ökade behovet av stor datamängd och beräkningskraft. Studien ger vägledning för utveckling av tillförlitliga och kostnadseffektiva ANN-baserade lösningar inom nätverksdetektering. Genom att sammanställa och analysera befintlig forskning ger studien en djupare förståelse för tillämpningen av ML-algoritmer, särskilt ANN, inom cybersäkerhet. Detta bidrar till kunskapsutveckling och tillför en grund för framtida forskning inom området. Studiens betydelse ligger i att främja utvecklingen av effektiva lösningar för att upptäcka och förebygga nätverksattacker.