19、人工智能在入侵检测系统与农业领域的应用研究

人工智能在入侵检测系统与农业领域的应用研究

1. 引言

在当今数字化世界中，保障信息技术（IT）基础设施的网络安全是一项极具挑战性的重要任务。随着技术的飞速发展，黑客的恶意软件攻击变得愈发复杂和危险，这使得入侵检测工作变得异常艰难。同时，农业领域也在经历着数字化转型，从精准农业到智能农场，各种新技术不断涌现。本文将围绕人工智能在入侵检测系统和农业领域的应用展开探讨。

2. 入侵检测系统相关研究

2.1 入侵检测系统概述

入侵检测系统（IDS）旨在检测可能危及服务或资源可靠性的安全漏洞。它可分为基于网络和基于主机两种类型。基于网络的 IDS 部署在网络中，而基于主机的 IDS 则安装在客户端计算机上。其工作原理是通过观察和分析计算机网络或系统中的事件，识别异常情况，从而在黑客造成重大损害之前将其捕获。

2.2 人工智能在安全领域的作用

数字化改变了人们的生活、工作和交互方式，但也带来了新的安全问题。人工智能在安全领域具有重要作用，它能够识别复杂攻击、提高安全性和改进事件响应能力，具体表现为：
- 加快检测和反应周期，及时评估风险，加速分析师的决策制定。
- 增强品牌声誉保护，提升对组织安全系统和政策的信心。
- 让网络安全专家专注于更高级别的活动，提高工作满意度。

2.3 研究贡献

本研究的主要贡献包括：
- 基于信息分析和机器学习技术设计了 AI - IDS。
- 该 AI - IDS 能够在 KDD Cup 99 数据集中高效准确地区分不同类型的网络攻击。
- 所开发的 AI - IDS 模型在工业应用中