人工智能在网络流量分析中的研究与应用

• 作者: 罗秀春 陈睿智
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 恶意流量检测 异常行为分析 自学习模型
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 工程与应用|Engineering & Application
• 页码范围: 258-264
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.0
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2022.02.020

摘要

网络流量分析是安全威胁检测的一个重要研究方向.当前流量分析主要采取事件特征信息与特征库匹配的方式,然而该方式存在特征库组织简单和更新不及时的缺点.此外,持续攻击技术更新快,容易规避现有规则,从而导致检测的漏报和误报率较高.为此提出并设计了一种网络流量安全智能分析系统.该系统能够自动学习网络流量的特征,智能地识别出异常并进行深度分析,从而可以准确快速定位问题并提高安全防护能力.