Astrozyten‑Calcium‑Signal verbessert Netzwerk‑Anomalieerkennung

In der Netzwerküberwachung stoßen herkömmliche Anomalieerkennungssysteme häufig an Grenzen: Sie werden anfällig für Konzeptdrift und neue Bedrohungen wie Zero‑Day- oder polymorphe Angriffe. Um diesen Problemen entgegenzuwirken, präsentiert ein neues Forschungsprojekt einen Calcium‑modulierten Lernansatz, der sich an den schnellen, kontextsensitiven Anpassungsmechanismen der astrozytischen Calcium‑Signale im Gehirn orientiert.

Der Ansatz kombiniert einen simulierten Astrozyten‑Netzwerk‑Dynamik‑Modell mit einem tiefen neuronalen Netzwerk. Die Simulation erfasst drei zentrale Prozesse: die IP₃‑vermittelte Calcium‑Freisetzung, die Aufnahme durch SERCA‑Pumpen und die diffusionsabhängige Signalweitergabe über Gap‑Junctions. Durch die Einbindung dieser biologisch plausiblen Mechanismen wird das neuronale Netzwerk in der Lage, sich dynamisch an sich verändernde Datenmuster anzupassen.

Bei der Evaluation auf dem CTU‑13‑Datensatz, der realistische Netzwerkverkehrsdaten enthält, erreichte das Calcium‑gesteuerte Modell eine Genauigkeit von bis zu 98 %. Gleichzeitig wurden Fehlalarme und Fehlalarme deutlich reduziert, und die Laufzeit bleibt nahezu unverändert, sobald die Calcium‑Trajektorien vorab berechnet wurden. Damit übertrifft das Modell ein vergleichbares Baseline‑DNN in allen getesteten Szenarien.

Obwohl die Demonstration auf Cybersicherheitsanwendungen ausgerichtet ist, bietet das vorgestellte Framework eine generische Lösung für Streaming‑Erkennungsaufgaben, die schnelle, biologisch fundierte Anpassungen an sich wandelnde Daten erfordern. Die Forschung eröffnet damit neue Perspektiven für adaptive Anomalieerkennung in dynamischen Netzwerkumgebungen.