基于人工智能技术的计算机网络入侵检测方法设计.pdf
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1、信息通信基于人工智能技术的计算机网络入侵检测方法设计(河南轻工职业学院,河南郑州450 0 0 0)摘要:网络入侵检测方法设定的检测节点多为单向处理,检测范围较小,导致入侵检测召回率较高,为此文章提出一种基于人工智能技术的计算机网络入侵检测方法。首先依据实际的测定需求及标准,预处理网络入侵检测环境,进行检测特征的定向提取;再采用多阶段的方式检测,部署对应形式的检测节点,扩大检测范围;最后建立智能化感应结构,并构建人工智能网络入侵检测模型,采用Fisher定位修正实现入侵检测。测试结果表明:该方法应用后,入侵检测召回率逐渐降低至2 0%以下,说明在实际应用的过程中设计方法具有一定应用价值。关键词
2、:人工智能;智能技术;计算机控制;网络入侵;检测方法;定位检测中图分类号:TP3932023年第0 5期(总第 2 45 期)沈溶溶文献标识码:B文章编号:2 0 9 6-9 7 59(2 0 2 3)0 5-0 12 7-0 3(1)0引言网络入侵检测主要指的是在特定的网络环境下,针对全覆盖范围或者某一区域进行异常感知的动态化监测结构。与基础的入侵检测不同的是,计算机网络检测的方向更为多元,整体的针对性更强,在合理的范围之内,根据实际的入侵检测需求及标准及时进行定位,获取最终的检测结果2 。现有的检测方法设定的检测节点多为单向处理,检测范围较小,导致入侵检测召回率较高。不仅如此,传统的检测方
3、法对于检测网络的覆盖范围通常也较为固定,问题处理并不灵活,这在一定程度上也增加了网络检测工作的难度。人工智能技术主要包括知识图谱、机器翻译、自然语言处理、机器学习、语义理解以及问答系统六部分,应用最为广泛的要属机器学习技术和知识图谱技术。将该项技术与计算机网络入侵检测方法相融合,能够进一步强化整体的检测结构,形成动态化的检测体系,不仅如此,在可控的范围之内,对于异常位置的检测定位也相对更为精准。为此提出一种基于人工智能技术的计算机网络入侵检测方法。1构建计算机网络入侵人工智能检测方法1.1网络入侵检测环境预处理通常情况下,在对计算机网络入侵情况及位置进行检测前,需要对周围的环境进行预处理,形成
4、可控制的检测结构,为后续相关检测工作的执行奠定基础4。可以先在检测系统之中接入一个定向的无线传感器,形成稳定的检测区域。随后,设置多方向的限制条件,并构建针对性的智能检测目标。此时,根据实际的测定需求及标准,进行网络限制条件相关指标参数的设定,具体如表1所示:表1网络限制条件相关指标参数设定表网络限制条件指标初始标准传感检测次数(次)16报警率(%)30.15入侵拦截次数(次)6预设检测时间(s)0.25在此环境之下,综合人工智能技术中的机器学习技术,构建虚拟测定入侵检测指令,将其传输到对应的控制存储位置之上,与基础的控制检测程序进行搭接关联,营造稳定的入侵收稿日期:2 0 2 3-0 1-2
5、 8作者简介:沈溶溶(19 8 2-),女,河南郑州人,本科,讲师,研究方向:大数据。127检测环境6-7 。以此为基础,利用无线传感器,采集相应的数据与信息,同时将信息依据种类进行划分,与设定的检测目标建立执行关系。1.2定向提取检测特征此次综合人工智能技术,所设计的特征检测结构具有更强的稳定性与多样性,在复杂的环境下,能够更好地实现定向检测处理。首先,在进行处理时,需要设定正确的入侵检测目标,标定出具体的检测方向,将每一种异常分类识别,构建可识别入侵行为和不可识别入侵行为,建立多方向的拦截系统,与主控制系统建立关联搭接,此时,测算出可识别行为的入侵单元值,如公式1所示:G=(m+n)xEn
6、u-yixym1-1公式1中:G表示可识别行为入侵单元值,m表示入侵范围,n表示堆叠入侵区域,u表示定向识别距离,表示入侵检测偏差,i表示可识别次数。根据上述测定,完成对可识别行为入侵单元值的测算。随后针对日常的入侵检测输入向量,分辨出自身的入侵检测向量,并构建识别结构,如图1所示:入侵识别别目标O图1入侵检测识别结构图示实测标准在此基础上,对次数的入侵检测特征进行高阶段识别,同22时在初始的模型中增设入侵行为标准,形成定向的拦截程序,32.67以更好地实现检测特征的定向提取。1.3部署多阶段检测节点8此次综合人工智能技术,构建多阶段的检测节点部署形0.33式,以此来扩大实际的检测范围,有利于
7、形成具体化的检测体系。在预设的范围之内划定具体的检测边缘,并划定为多个检测区域,标定出实际的检测点位,进行基础检测指标参数的设置,如表2 所示:定向分隔支持向量Changjiang Information&Communications表2 多阶段检测节点部署指标参数设定表检测节点指标名称一阶段部署标准二阶段部署标准检测节点数量(个)16感应转换比3.25检测范围预设单元19.34集成检测率(%)89.22在此基础上,进行初始结构的设定调整。此时,依据各个区域的需求,在标定的点位处设置对应数量的控制检测节点,同时在节点之间建立相应的入侵识别检测关系。1.4建立智能化感应结构智能化感应结构能够帮助
8、计算机更快、更及时地捕捉到入侵指令,形成循环式的感应结构,可以在复杂的网络背景环境之下建立更加稳定的多方向识别检测体系,扩大对应的感应检测范围。为此,可以先利用上述部署的节点,采集相关区域的数据信息,利用特定的方式进行数据信息的定向转换,设定成为数据包之后,传输至对应的位置之上再融合人工智能技术构建基础的识别检测架构,如图2 所示:入侵动作识别智能检测目标图2 基础识别检测架构图示根据图2,完成对基础识别检测架构的设计与调整。在此基础之上,需要在初始的入侵识别框架中增设读多元识别程序,与部署的节点关联搭接,形成可控入侵检测体系。标定出入侵位置之后,还需要通过人工智能技术,构建机器学习结构,与设
9、定的入侵检测机构形成二次搭接,完成基础架构的应用。再针对各个阶段的入侵特征设定实时的检测目标,建立二次检测程序。设置检测数据转换比为1.0 3,单元检测时长为0.33s,单元检测距离为16.37。依据获取的数据信息,计算出给定检测阈值,如公式2 所示:B=5-ltx-+公式2 中:B表示给定检测阈值,表示入侵范围,1表示单向检测堆叠范围,t表示检测次数,0 表示检测总量。根据上述测定,完成对给定检测阈值的测算。将其设定为入侵检测的单向识别标准,设定在初始的识别检测结构之中。采用标幺化、离散化的形式,构建多目标、多阶段的智能化结构,同时增设感应装置,扩大实际的感应检测范围,完成内置检测结构的建立
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