19、人工智能与机器学习在网络安全中的应用

人工智能与机器学习在网络安全中的应用

1. 机器学习与深度学习基础

1.1 自组织映射（SMOs）学习过程

SMOs 的基本学习过程如下：
1. 随机选择输入原型，并将其传递给当前网络。
2. 测量主要映射的神经元空间，包括与输入向量最近的神经元。
3. 更新获胜神经元及其邻居的权重。
4. 重复上述步骤，直到满足该技术的预定义条件。

1.2 人工神经网络（ANN）

人工神经网络受人类生物神经元的启发，由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层的数量可能因用户和应用而异。实现神经网络模型时，需要考虑以下主要元素：
- 模型由按层排列的神经元构建。
- 每个神经元具有输入关联的数值，以及一组权重，用于调整每个输入信号的能量。
- 激活函数对输入信号起作用。

1.3 深度学习

深度学习是机器学习研究中的一个新领域，其灵感来自于神经网络对人类大脑进行系统学习的模仿。与机器学习相比，深度学习具有更大的灵活性和更强的能力。以下是一些常见的深度学习模型：

1.3.1 自动编码器（Auto - Encoder）

自动编码器也称为表示学习，主要用于降维和特征学习。它由一个隐藏层（h）组成，包含编码器操作 (h = f(x)) 和解码器操作 (r = g(h))。自动编码器可分为两类：
- 欠完备自动编码器：隐藏代码维度小于输入数据，试图从输入中找出更显著的特征。
- 过完备自动编码器：隐藏代码维度与输入数据相同或相似。去噪自动编码器、收缩自动编码器和稀疏自动编码器属于此类。

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