1、基于深度学习的网络网络威胁检测系统

基于深度学习的网络网络威胁检测系统

1. 引言

随着网络技术的不断发展，现有的入侵检测和防御程序逐渐过时。特别是即将到来的5G移动技术，其大容量信息和高传输速率给网络安全防御系统带来了新的挑战。传统的入侵检测系统（IDS）在处理现代网络的大量流量时效率低下，例如深度包检测（DPI）工具Snort在1.5Gbps时就开始丢包。因此，IDS解决方案逐渐向创新的人工智能技术发展。

5G网络的关键性能指标（KPI）对检测程序提出了更高的要求，如每地理区域的移动数据量增加1000倍、连接设备增加10 - 100倍、典型用户数据速率提高10 - 100倍以及端到端延迟小于1ms。为了应对这些挑战，提出了一种基于深度学习的5G网络架构，用于识别网络威胁。该架构基于从网络流中获取的统计特征向量，这些特征与有效负载无关，即使在加密流量中也能计算。

2. 深度学习

深度学习是机器学习的一个子领域，近年来在许多应用中逐渐取代了传统的机器学习技术。机器学习需要手动进行特征工程，而深度学习可以从原始数据中自动提取特征。

2.1 机器学习

机器学习是让计算机从数据中学习而无需显式编程的人工智能领域。机器学习算法需要训练阶段来找到一个可以对未知数据进行预测的模型。模型可能存在无法从数据中优化的超参数，通常需要调整这些超参数以达到最佳性能。

机器学习主要有两个任务：分类和回归。分类是确定元素最可能的类别，如区分猫和狗的图片；回归是建模因变量和一个或多个自变量之间的关系，用于预测和推断。

机器学习算法还可以分为有监督和无监督学习。有监督学习需要带标签的数据，通过计算预测值和真实值之间的误差来调整模型参数；无