Οι συσκευές που διαθέτουν ασύρματη σύνδεση στο Διαδίκτυο γίνονται διαδεδομένες. Κάθε μέρα, ο ρυθμός ανάπτυξης επιταχύνεται εκθετικά. Μέχρι το 2030, αναμένεται ότι κάθε άτομο θα έχει συνολικά 15 gadget συνδεδεμένα στο Διαδίκτυο. Ως αποτέλεσμα, μεταβαίνουμε σταδιακά από το Διαδίκτυο των Πραγμάτων στο Διαδίκτυο των Πάντων. Επομένως, δημιουργείται ένας τεράστιος όγκος δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των ευαίσθητων πληροφοριών, πληροφορίες που αποστέλλονται και λαμβάνονται μέσω του Διαδικτύου. Αρκετές χώρες έχουν ήδη υποβάλει νόμους για την προστασία των προσωπικών δεδομένων αυτών των ατόμων. Όπως φαίνεται από τον GDPR της Ευρωπαϊκής Ένωσης, τα ψηφιακά δεδομένα γίνονται όλο και πιο σημαντικά. Υπάρχει επιτακτική ανάγκη για προόδους στις τεχνολογίες ψηφιακής ασφάλειας. Η ασφάλεια του δικτύου βασίζεται σε συστήματα ανίχνευσης εισβολών. Είναι η πιο βασική τεχνική για τον εντοπισμό κακόβουλης συμπεριφοράς που μπορεί να οδηγήσει σε παραβίαση δεδομένων ή/και σε παραβίαση του συστήματος. Όταν αυτή η τεχνολογία συνδυάζεται με μηχανική μάθηση, μπορεί να αντιμετωπίσει με επιτυχία τη δυσκολία της συνεχώς αυξανόμενης και νέων τύπων απειλών. Τόσο οι τεχνικές μηχανικής όσο και βαθιάς μάθησης μπορούν να συνδυαστούν για να επιτευχθεί καλύτερη ακρίβεια και να αποκτήσουν μια ισχυρή γραμμή άμυνας έναντι επιθέσεων μηδενικής ημέρας . Αυτή η διατριβή παρουσιάζει μερικές διαφορετικές προσεγγίσεις στα συστήματα ανίχνευσης εισβολής που χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής και βαθιάς μάθησης για να κάνουν δυαδικές και κατηγορικές ταξινομήσεις μεταξύ κανονικών και κακόβουλων πακέτων.

Devices having a wireless internet connection are becoming prevalent. Every day, the rate of growth accelerates exponentially. By 2030, it is expected that every individual will have a total of 15 internet-connected gadgets. As a result, we are progressively transitioning from the Internet of Things to the Internet of Everything. Therefore, a massive volume of data, including sensitive information, is generated, information that is sent and received over the internet. Several countries have already submitted laws to safeguard these individuals’ personal information. As illustrated by the European Union’s GDPR, digital data is becoming increasingly important.There is a pressing need for advancements in digital security technologies. Network security relies on intrusion detection systems. It’s the most basic technique to spot malicious conduct that might lead to a data breach and/or a system compromise. When this technology is combined with machine learning, it can successfully deal with the difficulty of continually growing and new types of threats.Both machine and deep learning techniques can be combined to achieve better accuracy and obtain a strong line of defense against zero-day attacks. This thesis presents some different approaches on Intrusion Detection systems using both Machine and Deep Learning techniques to make binary and categorical classifications between normal and malicious packets.