17、计算架构与机器学习在网络运营中的应用

计算架构与机器学习在网络运营中的应用

1. 计算架构概述

在计算领域，存在多种不同的架构类型，它们各自有着独特的特点和优势，以下为你详细介绍：
- 多指令单数据（MISD） ：
- 特点：能够在同一时间对相同的数据执行多个操作，实现功能并行。
- 优势：每个存储体中的神经元都有自己独特的目标特征，从而提高了功能和速度。
- 多指令多数据（MIMD） ：
- 特点：可以同时处理多个传感器的数据，实现感知并行。
- 优势：采用分布式内存，设计灵感来源于生物系统。
- 串行处理 ：
- 特点：允许构建分层结构。
- 优势：具备冗余性，可应用决策树进行自我学习。

2. 网络运营面临的挑战与机器学习的作用

网络攻击如今已从单纯的运营层面事件升级为战略层面的威胁，其目的在于破坏和影响战略能力与资产、阻碍业务运营，以及针对物理资产和关键任务信息。随着攻击手段日益复杂，现有的入侵检测系统（IDS）也在不断发展。新病毒的出现使得检测技术变得更加复杂，更多地依赖于复杂的启发式算法。同时，主机和网络也在不断进行安全升级和拓扑结构调整，并且在关键的易受攻击点，通常会有人员进行监控。

然而，尽管现有系统已经相当复杂，但在竞争激烈的网络环境中，作战人员仍可能面临时间和资源不足的问题。网络环境变化迅速，攻击策略不断演变，还可能结合复杂的多阶段攻击。目前，过度依赖人工监督、预定义规则和启发式算法以及基于阈值的警报的自动网络攻防能力，将难以保持竞争力。因此，需要一个能够在一定程度上实现自我