Существующие IDS, которые используют нейронные сети в своей работе, включают в себя системы, такие как DeepIDS, Deep Learning IDS, AI IDS и другие. Эти системы используют нейронные сети для обнаружения аномального поведения и атак в компьютерных сетях.

Однако, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей, они все еще не так широко используются в IDS из-за нескольких причин:

Сложность обучения: Нейронные сети требуют большого объема данных для обучения, что может быть затруднительно в случае IDS, так как данные об атаках могут быть ограниченными.

Высокая сложность моделей: Нейронные сети обычно требуют больших вычислительных ресурсов для обучения и работы, что может быть проблематично для некоторых организаций.

Неопределенность: Нейронные сети могут быть непредсказуемыми в своем поведении, что может усложнить процесс обнаружения и анализа атак.

Интерпретируемость: Нейронные сети могут быть сложными для интерпретации, что может затруднить процесс определения причины срабатывания сигнала об атаке.

В целом, несмотря на потенциальные преимущества нейронных сетей в области обнаружения вторжений, существуют определенные ограничения и проблемы, которые могут затруднить их широкое использование в данной проблематике.