15、人工智能方法在网络攻击检测中的应用

人工智能方法在网络攻击检测中的应用

在网络安全领域，人工智能方法正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍几种常见的人工智能方法在网络攻击检测中的应用，包括Jordan递归网络、神经模糊网络和支持向量机。

1. Jordan递归网络

Jordan递归网络是多层神经网络模型的扩展，它通过在上下文层引入输入 - 输出反馈，能够记住异常和正常网络连接图像交替的历史信息。其模型公式为：
[Y(\vec{z}) = \phi\left(\sum_{i = 1}^{N_1}w_{1i}^{(2)}\cdot\phi\left(\sum_{j = 1}^{n}w_{ij}^{(1)}\cdot z_j + w_{i0}^{(1)}\cdot z_0 + \theta_{i}^{(1)}\right) + \theta_{1}^{(2)}\right)]
其中，输出信号 (z_0) 在分析前一个向量时产生，并在处理新向量时保留几个周期，以实现对历史信息的记忆。

Jordan递归网络的训练算法如下：
1. 初始化值，即 (z_0 := 0)。
2. 执行多层神经网络训练算法的步骤1 - 6，并在每次迭代后将输出值存储在变量 (z_0) 中。
3. 若满足以下条件之一则终止算法：(t \geq T) 或 (\sum_{k = 1}^{M}E(\vec{x} k) \leq \varepsilon)，其中 (E(\vec{x}_k) = \frac{1}{2}\cdot\sum {i = 1}^{N_{K_{all}}}(u_{ki} - y_{i}^{(K_{all})})^2) 是神经网络的总均方误差（MSE）。若向量 (\vec{