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。     

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,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。主要简单介绍和评述了现阶段机器学习的主要方法,然后对在入侵检测当中四种具体的机器学习方法进行了描述,最后和现阶段网络攻击的发展趋势紧密结合在一起,对入侵检测中机器学习方法的发展方向进行了详细的阐述。     

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。     

基于WOA-XGBoost模型的网络入侵检测

网络入侵检测系统(NIDS)是检测网络攻击和维护网络安全的关键技术之一,是网络安全领域中的重要研究方向;近年来,研究者利用机器学习算法来完成入侵检测任务并取得了很好的成果,但检测效率和精确率有待进一步提升;在对鲸鱼优化算法(WOA)和极限梯度提升算法(XGBoost)的特点进行实验和对比分析的基础上,提出了WOA-XGBoost模型,首先构建基于XGBoost的分类模型,然后利用WOA算法自适应搜索XGBoost的最优参数,最后基于NSL-KDD数据集评估所提出WOA-XGBoost模型的性能;实验结果表明,该模型在分类精确率、准确率、召回率和AP指标方面均优于其他模型如XGBoost、随机森林、Adaboost和LightGBM;该工作也为群体智能优化算法在网络入侵检测中的应用提供了依据。     

网络入侵防御系统的研究

随着因特网应用的迅速升级,网络安全问题日益严峻。传统的防火墙、入侵检测系统在一定程度上构建了安全防御体系,但由于其自身的不足以及对网络攻击缺乏主动响应功能,并随着网络入侵行为的增加和网络攻击水平的不断提高,尤其是混合攻击技术的发展,单一的防护措施已经不能挡住各种攻击,企事业单位更加需要对网络进行防护,于是引入一种全新的防御技术——入侵防御系统(IPS)已成为必须。     

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.     

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。     

基于模糊支持向量机的入侵技术研究

入侵检测系统是任何一个完整的网络安全系统中必不可缺的部分。日益严峻的安全问题对于检测方法提出更高的要求。传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,将机器学习的技术引人到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义。支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论(SLT)基础之上的机器学习方法。被成功地应用到入侵检测领域中。本文讨论了模糊支持向量机优化算法及其在入侵检测中的应用。实验表明,基于模糊支持向量机检测入侵的方法能较大地提高入侵检测系统的性能。     

人工智能系统在通信网络入侵检测技术中的应用

随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。传统的入侵检测系统已经无法满足网络安全的需求，因此人工智能在入侵检测中的应用逐渐受到关注。文章介绍了人工智能系统和传统入侵检测系统的比较，提出了一种基于决策树算法的网络入侵检测系统设计。     

基于优化支持向量机的网络入侵检测技术研究

入侵检测系统是任何一个完整的网络安全系统中必不可缺的部分.日益严峻的安全问题对于检测方法提出更高的要求.传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,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具有十分重要的现实意义.支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论(SLT)基础之上的机器学习方法,被成功地应用到入侵检测领域中.讨论了支持向量机优化算法及其在入侵检测中的应用.实验表明,基于优化支持向量机检测入侵的方法能较大地提高入侵检测系统的性能.     

基于SSA-SVM的网络入侵检测研究

互联网快速发展使得网络空间越来越复杂,网络入侵导致网络安全问题备受关注。为提升网络入侵的检测效率和精度,构建了基于支持向量机的网络入侵检测模型。支持向量机模型的惩罚系数和核函数参数直接影响入侵模型的检测精度,采用麻雀搜索算法对惩罚系数和核函数参数进行优化,提出了基于麻雀搜索算法和支持向量机的网络入侵检测模型。将提出的网络入侵检测模型应用于实际的网络入侵检测中,并与PSO-SVM和SVM模型进行对比。结果表明,所提出的网络入侵检测模型能够有效降低网络入侵的误报率,这对确保网络安全具有一定的现实意义。     

基于改进CGANs的入侵检测方法研究

近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。     

基于聚类融合的入侵检测

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击。因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高。基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向。聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co—assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率。     

边缘计算中改进ELM的高效入侵检测算法

边缘计算将云计算扩展到网络边缘,在解决了云计算时延高、移动性差和位置感知弱等缺陷的同时也带来了诸多安全问题;针对边缘计算网络开放性、异构型和节点资源受限等特点,研究设计具有6层结构的通用边缘计算入侵检测系统,并在此模型架构上提出了一个边缘计算入侵检测方案,基于该方案提出了一种适用于边缘计算部署的改进极限学习机的入侵检测算法TSS-ELM,TSS-ELM增加了云服务器训练样本筛选环节来优化机器学习中的外权,从而对边缘节点数据实现高效的入侵检测;仿真实验结果和分析表明,该算法在准确性、时间依赖性、鲁棒性和误报率方面与其他现有算法相比具有更优异的性能.     

改进粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测

网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支持向量机相融合的网络入侵检测模型(IPSO-SVM).首先将网络入侵检测率作为目标函数,支持向量机参数作为约束条件建立数学模型,然后采用改进粒子群算法找到支持向量机参数,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在Matlab 2012平台上采用KDD 999数据进行验证性实验.结果表明,IPSO-SVM解决了分类器参数优化难题,获得更优的网络入侵分类器,提高网络入侵检测率,虚警率和漏报率大幅度下降.     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

一种基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直是计算机网络安全领域的研究热点,当前网络面临着诸多的安全隐患。为了提高网络入侵检测的准确性,首先对粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法进行了改进,然后利用改进的PSO算法(IPSO算法)对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的参数进行了优化,并在此基础上设计了一种新型的基于IPSO-SVM算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,相比于经典的SVM和PSO-SVM算法,IPSO-SVM算法不仅 明显改善了网络训练的收敛速度,而且其网络入侵检测的正确率分别提高了7.78%和4.74%,误报率分别降低了3.37%和1.19%,漏报率分别降低了1.46%和0.66%。