信息安全研究 ›› 2023, Vol. 9 ›› Issue (6): 593-.

• 人工智能的安全风险与隐私保护专题 • 上一篇    下一篇

基于广义神经网络的网络攻击检测与分类方法

张明明1刘凯1李贤慧2,3许梦晗1顾颖程1张见豪2,3程环宇1王永利4   

  1. 1(国网江苏省电力有限公司信息通信分公司南京210024)
    2(江苏瑞中数据股份有限公司南京210012)
    3(国网电力科学研究院有限公司南京211106)
    4(南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094)
  • 出版日期:2023-06-04 发布日期:2023-06-03
  • 通讯作者: 张明明 硕士,高级工程师.主要研究方向为国网云、网络安全、大数据分析. zhangmms@hotmail.com
  • 作者简介:张明明 硕士,高级工程师.主要研究方向为国网云、网络安全、大数据分析. zhangmms@hotmail.com 刘凯 硕士,工程师.主要研究方向为数据中台、大数据分析. 437498013@qq.com 李贤慧 硕士,副高级工程师.主要研究方向为数据库、数据中台、数据交换. lixianhui@sgepri.sgcc.com.cn 许梦晗 硕士,工程师.主要研究方向为数据中台、大数据分析. 757660217@qq.com 顾颖程 硕士,工程师.主要研究方向为数据湖、大数据分析. 623792988@qq.com 张见豪 初级工程师.主要研究方向为数据库、数据中台、数据交换. zhangjianhao@sgepri.sgcc.com.cn 程环宇 硕士,初级工程师.主要研究方向为数据湖、大数据分析. chy@whu.edu.com.cn 王永利 博士,教授.主要研究方向为机器学习、网络空间安全. yongliwang@njust.edu.cn

Detection and Classification Method of Network Attacks Based on  Generalized Neural Networks

  • Online:2023-06-04 Published:2023-06-03

摘要: 如今虚拟世界日趋复杂,网络攻击和新出现的安全威胁逐步增加,因此需要研究针对网络攻击的智能化检测和分类方法,以全面地观察网络活动,阻止恶意行为.提出了一种基于广义回归神经网络(generalized regression neural networks, GRNN)建立的入侵检测模型,对恶意网络攻击进行智能化检测和分类,并使用主流的NSLKDD数据集进行了测试.实验结果表明,所提出的技术相较于目前的其他攻击检测技术,能够更加有效地对恶意行为进行识别与分类.

关键词: 智能化攻击检测, 入侵检测系统, 广义回归神经网络, 恶意行为, 检测

Abstract: Nowadays, the virtual world is becoming more and more complex, and network attacks and emerging security threats are gradually increasing. Therefore, it is necessary to study intelligent detection and classification methods for network attacks to comprehensively observe network activities and prevent malicious behaviors. It is proposed that an intrusion detection system based on generalized regression neural network (GRNN) in this paper, which can intelligently detect and classify malicious network attacks, and be tested by using today’s mainstream NSLKDD dataset. The experimental results show that the technology proposed in this paper can identify and classify malicious behaviors more effectively than other current attack detection technologies.

Key words: intelligent attack detection, intrusion detection system, generalized regression neural networks, malicious behaviors, detection