12、网络安全新探索：CPS - AI与ML技术在入侵检测中的应用

网络安全新探索：CPS - AI与ML技术在入侵检测中的应用

在当今快速发展的科技时代，网络安全问题日益严峻。为了有效应对各种复杂的网络威胁，保障系统和数据的安全，先进的技术手段不断涌现。本文将深入探讨CPS - AI（网络物理系统人工智能）和机器学习（ML）技术在入侵检测系统（IDS）中的应用及其性能分析。

1. CPS - AI风险评估与架构

风险评估的精确性对于制定可靠的防御策略至关重要。CPS - AI专注于VCS（虚拟控制系统），通过结合基于不完整数据的贝叶斯网络模型来确定风险。贝叶斯网络有助于进行风险评估基准测试，开发者可通过推荐的CPS - AI方案进行在线参数化来评估风险。在某些场景下，工业控制系统（ICS）能提供实时数据，即使存在缺失值也可用于估计准确性。

在实验分析中，使用了CICIDS2019数据库。由于大多数拒绝服务（DoS）攻击数据库中的数据存在不平衡和重要数据受限的问题，采用了复制方法来调整数据，以评估深度学习（DL）的效果。

CPS - AI架构的评估指标包括准确性、损失、请求时间等。与传统方法如AIT - SSCP、MIS - HCPS、OLSDA和COIBD相比，CPS - AI架构在使用物联网设备和AI模型后表现更优。该架构采用非线性控制和神经网络（NN），动态规划理论确保了其可靠性和弹性，NN估计器的学习能力用于攻击判定。

以下是CPS - AI架构评估的主要步骤：
1. 数据准备 ：使用CICIDS2019数据库，处理数据不平衡问题。
2. 模拟实验 ：使用模拟工具对CPS - AI架构进行性能分析。