基于深度学习的网络入侵检测技术综述

互联网的发展让人们越来越关注网络安全问题，网络入侵检测已成为检测网络攻击的一种有效手段。通过深入研究，专家和学者们提出了许多深度学习的方法用于网络入侵检测，本文对这些研究方法进行了综述。首先，介绍了网络安全现状，并阐述了网络入侵检测系统的分类、数据集，然后在检测技术层面，重点讨论了自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等基于深度学习的网络入侵检测技术。最后，分析了当前研究中存在的问题，并对该技术的未来发展趋势作出了预测。     

基于机器学习的物联网入侵检测系统综述

物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题,亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全,使得物联网对象间能够安全有效地通信,而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。随着机器学习和深度学习技术的不断发展,研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统,对此类研究进行了综述。比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同;从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类;从数据集入手,对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述;探讨了物联网安全的未来发展方向。     

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。     

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。     

计算机网络安全入侵检测技术的研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题。入侵检测技术是网络安全和信息系统安全中的重要技术手段。本文对入侵方式与过程、入侵检测技术的概念、分类和主要技术方法进行了分析,给出了入侵检测系统的概念及工作流程。并给出了入侵检测技术的发展方向。     

基于机器学习和NetFPGA的智能高速入侵防御系统

当前网络安全面临着日益多样化的威胁和挑战。入侵防御系统作为一种新兴的、能够动态监视并及时阻断异常网络传输行为的网络安全设备,成为目前主要的研究方向。目前主流的入侵防御系统主要通过人工预设的入侵规则集合对网络流进行匹配来发现、处理入侵,这种方法效率低下、维护困难,且存在严重的处理速度与成本的矛盾。针对上述问题,文章提出了结合基于硬件的网络数据流高速捕获过滤、经典机器学习技术以及当前人工智能领域前沿的深度学习自编码技术的入侵检测新思路,实现了基于NetFPGA的智能、高速的网络入侵防御系统,并在测试中取得了优于其他同一成本水平入侵检测系统的结果。     

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。     

基于深度学习的数据链路入侵检测

随着互联网技术的快速发展和大数据时代的来临,数据已经成为重要资源。各种数据在网络中通过数据链路进行交互,这样使得网络安全的重要性愈发重要。入侵检测作为保障网络安全的一道防线起到十分关键的作用。深度学习是近些年来热门的技术,将深度学习应用到入侵检测上可以实现很好的检测效果。本文提出一种将深度学习的全连接神经网络与传统机器学习的决策树相结合的算法,使用这个模型框架进行入侵检测,最终保证网络数据链路的安全。     

基于计算机网络的入侵检测系统的研究

随着计算机和网络技术的快速扩展,网络安全已经成为现代计算机系统面临的最重要的问题之一。入侵检测系统作为不同于防火墙和防病毒软件的主动防御的最后一道防线,能够用于监控网络或计算机系统的动态行为特征,并采取主动防御措施来阻止入侵的发生。本文从IDS的基本概念、入侵检测方法和入侵检测算法等几方面对入侵检测当前研究现状进行了详细的论述,并对入侵检测系统的未来发展趋势进行了讨论。这为今后深入IDS的研究提供了必要的技术依据和发展方向。     

基于数据挖掘的入侵检测技术在网络安全中的应用与研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题。本文介绍了网络信息安全的重要性、入侵检测技术的方法和手段以及数据挖掘的前景,对目前比较热门入侵检测技术在网络安全方面的应用进行了深入的研究,并着重阐述了入侵检测系统的工作流程及网络安全事件的应急处理机制。     

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.     

Intrusion detection by machine learning: A review

The popularity of using Internet contains some risks of network attacks. Intrusion detection is one major research problem in network security, whose aim is to identify unusual access or attacks to secure internal networks. In literature, intrusion detection systems have been approached by various machine learning techniques. However, there is no a review paper to examine and understand the current status of using machine learning techniques to solve the intrusion detection problems. This chapter reviews 55 related studies in the period between 2000 and 2007 focusing on developing single, hybrid, and ensemble classifiers. Related studies are compared by their classifier design, datasets used, and other experimental setups. Current achievements and limitations in developing intrusion detection systems by machine learning are present and discussed. A number of future research directions are also provided.     

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证...     

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。     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点。对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点。     

SVM在网络流量异常检测中的应用研究

传统的异常入侵检测算法存在误报、漏报率高等问题。为此,将支持向量机应用于网络流量异常检测,提出一种基于支持向量机的网络流量异常检测模型。实验证明,该模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明了采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。     

基于博弈理论的动态入侵响应

随着计算机网络的飞速发展,人们对互联网技术的依赖程度越来越高,因此确保网络系统的安全性也变得越来越重要.近年来,由于网络攻击事件的增多,入侵检测和响应技术越来越成为目前的研究热点之一.不过与其他安全技术得到广泛应用并取得良好的效果相比,入侵检测与响应的发展是滞后的.这一方面是由于入侵检测自身检测技术的限制,另一方面是由于目前的报警响应研究未能处理好系统的收益及攻击者策略变化等问题.针对上述第2个问题,提出了一种基于博弈理论的动态入侵响应DIRBGT模型.该模型一方面对攻击者和系统双方收益计算得比较全面,因此系统在报警响应后的收益得到了保证;另一方面还将攻击者可能的策略变化纳入模型当中,与单从系统一方推理最优响应的不稳定性相比,其最优解是稳定、可靠的.实验结果表明,DIRBGT模型有效提高了报警响应的准确性和效果.