基于机器学习的网络异常检测方法综述

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:kirawu
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随着通信、大数据及云计算等技术的成熟应用和广泛普及,伴随着设备的急剧增多,数据爆炸式增长,使网络环境变得日益复杂,给网络安全带来巨大隐患.为此,针对网络安全技术发展需要,叙述了如何应用人工智能(AI:Artificial Intelligence)帮助解决网络安全问题.针对网络中的特定领域或网络技术,对如何应用机器学习(ML:Machine Learning)方法提升网络安全性能进行了详细分析.首先,总结了在使用AI打击网络攻击方面的现有研究工作,包括采用传统的机器学习方法和现有的深度学习解决方案.然后,分析了AI本身可能遭受的反击,剖析了它们的特点,并对相应的防御方法进行了分类.最后,提出了一些先进的人工智能网络安全技术的高级概念,并展望了未来人工智能如何更好地应用到网络安全领域.
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针对传统听障儿童发音康复训练中患者主动训练积极性逐渐减弱的问题,设计了一种基于虚拟现实VR技术的沉浸式听障儿童发音康复训练系统.系统采用Unity3D引擎开发康复场景,并采用虚拟现实头盔作为输出端展示虚拟环境,其能以极高的还原度重现虚拟环境,具有很高的沉浸感.通过面部捕捉技术,训练出标准的发音、口型等,通过高清晰的视觉虚拟现实成像系统及手部动作捕捉系统实现人机交互的方式,触发训练功能,利用虚拟现实技术实现更好地帮助听障儿童进行沉浸式发音康复训练.实验结果表明,系统中的发音训练方式可以有效地提高听障儿童的发
基于汽油缸内直喷(GDI)光学机测试台架,利用高速摄影获取干净喷油器和积碳喷油器在去除尖端积碳前、后的喷油液滴吸附和缸内燃烧黄色火焰图像,并测量排气中的颗粒物排放,重点分析了在不同喷射策略下喷油器尖端积碳对直喷汽油机喷油、燃烧和排放的直接影响.结果 表明:尖端积碳会显著增加喷油器顶部表面的燃油吸附,并在缸内燃烧后期产生明亮的黄色火焰,造成排气颗粒物排放恶化.对于积碳喷油器,喷油压力从10MPa提高至20 MPa可部分缓解积碳的负面影响,但两次喷射造成了更高的黄色火焰信号强度和颗粒物排放.去除喷油器尖端积碳