基于机器学习的入侵检测技术概述

基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一。该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞, 入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。     

机器学习在入侵检测中的应用综述

对目前主要的机器学习方法进行了简要介绍和评述,然后描述了四种具体的机器学习方法在入侵检测中的应用,最后结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。     

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究

入侵检测技术是近20年来才出现的一种有效保护网络系统免受网络攻击的新型网络安全技术.随着网络技术的迅速发展、安全问题的日益突出,传统的入侵检测系统已难以满足对越来越复杂的网络攻击的检测任务,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能,已成为入侵检测技术的研究热点.本文主要介绍了入侵检测系统的基本结构以及几种机器学习方法在入侵检测中的应用,其中包括:基于贝叶斯分类的方法、基于神经网络的方法、基于数据挖掘的方法与基于支持向量机的方法.     

入侵检测在机器学习和深度学习中的发展

随着互联网技术的不断发展,入侵检测引起了越来越多的关注。由于人工智能技术的不断发展和对入侵检测系统性能的高要求,机器学习和深度学习算法已经成为入侵检测系统中的主要研究方向。本文主要对入侵检测在机器学习和深度学习中的发展作以总结,主要工作如下：首先,对2012—2021年的漏洞数量和入侵检测相关论文进行了统计;其次,对入侵检测中使用的数据集以及相关数据处理和传统入侵检测方法的分类进行概述;然后,对入侵检测中常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和K-means等算法的应用进行了描述;再次,对入侵检测中常用深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和无监督学习方法进行了描述。最后,对在入侵检测中使用的机器学习和深度学习算法的表现进行了总结,并对未来入侵检测可能的发展方向进行了分析。     

基于人工智能的网络安全技术与应用

本文探讨了基于人工智能的网络安全技术与应用。首先,分析了传统入侵检测系统和恶意代码检测方法的局限性。随后,介绍了基于机器学习和行为分析的入侵检测技术,以及基于深度学习和行为分析的恶意代码检测技术。接着,讨论了传统网络攻击响应存在的问题,并探讨了基于强化学习和自然语言处理的网络攻击响应技术。最后,总结了人工智能在网络安全技术与应用中的重要性和未来发展方向。     

网络入侵检测技术综述

随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段。随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术。本文对这些研究进行了综述。首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用。然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法。最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景。本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考。     

基于分布式体系结构的网络入侵检测系统（DIDS）

随着计算机网络的迅速发展，网络信息量的迅猛增长，网络攻击方式也在不断翻新。同时，网络入侵检测系统也得到了很快的发展。最后展望当前入侵检测系统的研究内容和发展方向。     

优秀教学团队建设的探索与实践 — —以扬州大学软件工程教学团队（培育）为例

近些年, “W annaC ry”等勒索软件网络安全问题层出不穷,对我国的互联网造成不可估量的损害。网络入侵检测 系统作为弥补防火墙防御网络威胁的有效的第二道闸门,扮演着保护计算机的重要角色。首先,介绍入侵检测的定义以及研 究现状;其次,介绍机器学习算法及其在解决网络空间安全问题的一般流程,机器学习在入侵检测中的具体应用,尤其随机森 林算法、贝叶斯算法和其他几种主流机器学习算法在入侵检测中取得的进展;最后,讨论了机器学习算法在入侵检测系统中发 展方向。     

分布式入侵检测体系结构研究

随着高速网络的快速发展、网络信息量的迅猛增长、网络攻击方式的不断翻新,网络入侵检测系统经过了由集中式处理到分布式处理、由简单软件结构到通用功能模块设计、由数据信息流动到代码移动的变化过程。文中给出了网络入侵检测体系结构发展的一个概貌,并重点分析了利用Agents技术的分布式网络入侵检测系统结构,最后给出了当前分布式网络入侵检测系统结构的研究内容和方向。