基于人工智能的网络攻击检测方法

Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.12238/acair.v3i1.11897

朱磊

武警德州支队

Abstract

本文先探讨了人工智能在网络攻击检测中的作用,然后分析了基于人工智能的网络攻击检测面临的难题,包括数据的复杂性、高速网络环境下的实时检测挑战、不同攻击手法导致的检测难度增加以及面对新兴攻击的模型升级难题。最后,本文提出了基于人工智能的网络攻击检测方法,包括数据预处理、轻量级深度学习模型、多模态学习、深度神经网络、迁移学习和联邦学习等技术,以期提高网络攻击检测的性能和适应性。

Keywords

人工智能；网络攻击检测；数据复杂性

References

[1] 董洪蒙.人工智能技术在计算机网络安全中的应用[J].造纸装备及材料,2024,53(09):78-80.
[2] 孙利宏,宋萍.人工智能技术在网络安全防御中的应用实践[J].科技视界,2024,14(22):59-62.
[3] 何强.人工智能在计算机网络技术中的应用探究[J].数字技术与应用,2023,41(10):46-48.
[4] 张博,刘绚,于宗超,等.基于人工智能的电力系统网络攻击检测研究综述[J].高电压技术,2022,48(11):4413-4426.
[5] 李湜璇.基于态势感知的电网CPS网络攻击检测技术研究[D].西安电子科技大学,2021.

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