简介:摘 要:随着软件定义广域网(SDWAN)的迅猛发展,网络安全问题日益凸显。为了提高SDWAN网络的安全性,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和容器化分层架构的入侵检测系统。该系统采用深度学习技术,通过对SDWAN流量进行实时监测和分析,能够有效地识别网络中的潜在入侵行为。在系统架构方面,我们引入了容器化技术,将系统划分为多个独立的容器,实现了分层管理和灵活部署。每个容器负责特定的任务,如流量捕获、特征提取和模型训练等,通过容器之间的协同工作,实现了系统的高效运行和维护。在算法方面,我们采用了CNN作为入侵检测的核心模型。通过深度卷积神经网络对SDWAN流量的时空特征进行学习,系统能够自动学习并识别正常流量和潜在的入侵行为。与传统的规则或特征基础的入侵检测方法相比,基于CNN的方法具有更好的泛化能力和适应性。
简介:螃蟹拦车在美好的假期里,谁不想出门旅行呢?这个清晨,唐棒棒和苏小少正在古巴猪湾自驾游。汽车沿着海湾公路行驶,路上空气清新,风景迷人。唐棒棒轻轻摇下车窗,感受着来自加勒比带着慵懒味的微风……这时,一阵奇怪的声音传到了她的耳畔。'擦……擦……擦……''咦,什么怪声啊?'唐棒棒将脑袋探出车窗,四处眺望。'擦……擦……擦……'声音越来越近。
简介:摘要: Internet蓬勃发展到今天,计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统,这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由 Internet来传递和处理各种生活信息,早已成为人们重要的沟通方式之一,随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷,引发了一系列安全问题。本文从专利文献的视角对入侵检测技术的发展进行了全面的分析与研究,总结了与入侵检测技术相关的专利申请基本情况,介绍了入侵检测技术分支及其发展路线。
简介:摘要Internet蓬勃发展到今天,计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统,这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。由Internet来传递和处理各种生活信息,早已成为人们重要的沟通方式之一,随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷,引发了一系列安全问题。本文从专利文献的视角对入侵检测技术的发展进行了全面的分析与研究,总结了与入侵检测技术相关的专利申请基本情况,介绍了入侵检测技术分支及其发展路线。