5、机器学习与区块链在网络安全中的应用

机器学习与区块链在网络安全中的应用

1. 机器学习在网络安全中的应用

机器学习在网络安全领域展现出了强大的能力，众多研究者提出了不同的方法和模型来应对各种安全挑战。
- 威胁分析与模型构建 ：有研究者提出用于分析机器学习模型上大量对抗攻击的威胁模型，并研究攻击的特性；还有研究者提出多层框架以减少安全问题。
- 攻击检测与缓解框架 ：
- 有团队提出使用深度信念网络（DBN）和中值适应度导向海狮优化技术（MFSLnO）的安全SaaS框架来检测攻击，该模型实现了89%的吞吐量和16%的数据包比率。
- 另一团队提出基于机器学习的物联网安全框架，通过数据挖掘进行攻击分布，实现了99.71%的高精度、高性能和低成本攻击检测。
- 综合研究与挑战分析 ：有研究者对机器学习在网络安全中的应用进行了全面调查，涵盖了网络攻击的基础知识、防御方法和算法；也有研究者回顾了机器学习技术在移动和计算机网络攻击方面面临的挑战，考虑了不同的数据集、工具和评估指标。

2. 区块链在网络安全中的应用

传统的安全方法在计算和能源消耗上成本较高，且由于可扩展性问题，很少适用于物联网场景。而区块链技术因其分布式、可信任等特性，为网络安全带来了新的解决方案。
- 区块链的定义 ：
- 分布式账本，通过加密链接将已确认的区块按顺序组织成仅可追加的链。
- 以分布式方式实现的防篡改数字账本，通常无需中央存储库和中央权威机构。
- 一种分布式账本技术，交易通过不可变的加密签名（哈希）