信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E2): 53-.

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基于LSTM的异常攻击检测在人工智能安全 实践教育中的研究

张春晖李剑杨榆秦素娟邹仕洪
  

  1. (北京邮电大学网络空间安全学院北京100876)
  • 出版日期:2025-12-27 发布日期:2025-12-27
  • 通讯作者: 张春晖 硕士研究生.主要研究方向为人工智能安全、网络空间安全. zhangchunhui@bupt.edu.cn
  • 作者简介:张春晖 硕士研究生.主要研究方向为人工智能安全、网络空间安全. zhangchunhui@bupt.edu.cn 李剑 博士,教授.主要研究方向为人工智能安全、网络空间安全、量子密码、区块链技术. lijian@bupt.edu.cn 杨榆 博士,副教授.主要研究方向为人工智能安全、数字内容安全、信息隐藏和检测. yangyu@bupt.edu.cn 秦素娟 博士,教授.主要研究方向为人工智能安全、量子密码、区块链技术. qsujuan@bupt.edu.cn 邹仕洪 博士,副教授.主要研究方向为物联网安全、操作系统安全、区块链技术. zoush@bupt.edu.cn
  • 基金资助:
    北京邮电大学2023年教育教学改革项目(2023YB37)

  • Online:2025-12-27 Published:2025-12-27

摘要: 随着人工智能技术在网络安全领域的应用日益广泛,其模型面临的安全挑战日趋严峻.为探索深度学习技术在人工智能安全教学中的实践路径,设计了一项基于LSTM的网络异常检测教学案例,面向高校学生开展实践训练.教学内容包括使用Python编程构建LSTM模型,对CICIDS 2017数据集中的典型攻击行为进行建模与识别.实践结果显示,该教学设计具有良好的可实施性与教育价值,能有效提升学生的安全防护意识与实战能力,为高校人工智能安全课程体系建设提供参考.

关键词: 人工智能安全, 实践教育, 长短期记忆网络, 异常攻击检测

中图分类号: