基于机器学习的无线通信网络安全漏洞智能监测系统

• 作者: 蒋志颀 范雷
• 来源期刊: 电子设计工程
• 关键词: 机器学习 无线通信 网络安全漏洞 智能监测
• 年，卷（期）: 2021,（15）
• 所属期刊栏目: 通信与网络|Communication & Network
• 页码范围: 115-119
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.14022/j.issn1674-6236.2021.15.025

摘要

针对传统无线通信网络安全漏洞监测系统监测精度较低、耗时长等问题,提出基于机器学习的无线通信网络安全漏洞智能监测系统.在监测系统硬件设计中,根据无线通信网络总体架构,以及无线通信网络数据特征,将其划分为漏洞数据采集模块、漏洞数据扫描模块及网络安全漏洞智能监测模块.在漏洞数据采集模块中,利用无线数据采集器在漏洞数据库中采集漏洞数据,并根据漏洞数据的属性,在漏洞扫描器中接入XSS漏洞检测插件,对无线通信网络漏洞进行扫描;在进行无线通信网络漏洞数据信号追踪时,监测漏洞数据的系统会话操作.软件部分引入机器学习智能算法中的神经网络算法,对安全漏洞数据中隐藏较深的数据进行处理.实验结果表明,基于机器学习的无线通信网络安全漏洞智能监测系统能够有效提高系统监测精度和无线通信网络安全漏洞监测的工作效率.