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名家名篇

基于知識(shí)遷移的惡意流量檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)

基于知識(shí)遷移的惡意流量檢測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)

在數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化迅猛發(fā)展的時(shí)代,網(wǎng)絡(luò)安全問題日益突出,傳統(tǒng)惡意流量檢測(cè)方法已難應(yīng)對(duì)復(fù)雜攻擊。本文提出了一種基于知識(shí)遷移的惡意流量檢測(cè)方法,以提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。知識(shí)遷移利用已學(xué)知識(shí)處理新任務(wù),提高了學(xué)習(xí)效率和性能。為了更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)惡意流量的檢測(cè),本文通過對(duì)比決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)NSL-KDD數(shù)據(jù)集的測(cè)試結(jié)果,發(fā)現(xiàn)CNN模型在準(zhǔn)確率和F1值上顯著優(yōu)于其他模型。本文進(jìn)一步結(jié)合知識(shí)遷移的思想,將ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練好的模型VGG16和ResNet50,利用其已經(jīng)學(xué)習(xí)好的特征檢測(cè)能力,凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重,并在此基礎(chǔ)上添加自定義的全連接層和輸出層以適應(yīng)對(duì)新的數(shù)據(jù)集CICIDS2017的處理。實(shí)驗(yàn)表明知識(shí)遷移后的模型在新數(shù)據(jù)集上對(duì)惡意流量檢測(cè)的準(zhǔn)確率超過99%,且訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求顯著減少,證明了知識(shí)遷移在惡意流量檢測(cè)中的有效性。

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工控網(wǎng)絡(luò)安全研究與設(shè)計(jì)

工控網(wǎng)絡(luò)安全研究與設(shè)計(jì)

工業(yè)控制系統(tǒng)在發(fā)展之初是相對(duì)封閉和獨(dú)立的,傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護(hù)往往采用物理隔離等方式。隨著通信信息技術(shù)的發(fā)展和深入應(yīng)用,整個(gè)工業(yè)控制系統(tǒng)可與數(shù)據(jù)采集網(wǎng)、生產(chǎn)管理網(wǎng)和辦公網(wǎng)實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián)和數(shù)據(jù)交互。網(wǎng)絡(luò)蠕蟲、永恒之藍(lán)、震網(wǎng)等病毒的攻擊,工控系統(tǒng)漏洞的利用,互聯(lián)網(wǎng)、可移動(dòng)存儲(chǔ)介質(zhì)、設(shè)備未經(jīng)授權(quán)的操作及人為因素等使得網(wǎng)絡(luò)安全問題直接延伸到工業(yè)控制系統(tǒng),導(dǎo)致工業(yè)控制系統(tǒng)固有漏洞和攻擊面不斷增加,易引發(fā)工業(yè)生產(chǎn)的緊急停車、設(shè)備故障,或影響工控系統(tǒng)組件的可靠性和靈敏度,由此產(chǎn)生的安全事件或事故也日趨增多,給傳統(tǒng)工業(yè)控制系統(tǒng)防護(hù)體系帶來嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文針對(duì)工控網(wǎng)絡(luò)存在的信息安全風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行深入剖析,細(xì)致挖掘工控企業(yè)信息安全痛點(diǎn),圍繞滿足政策合規(guī)和工控網(wǎng)絡(luò)安全能力提升需求開展安全設(shè)計(jì),達(dá)到縱深防御效果,全生命周期提升工控網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)水平。

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