人工智能安全：原理与实践 课件 第7章 长短期记忆网络的安全应用(7.1长短期记忆网络原理简介).pptx

李剑博士，教授，博士生导师网络空间安全学院lijian@bupt.edu.cnJanuary23,2025第7章长短期记忆网络的安全应用7.1长短期记忆网络原理简介

本章介绍本章主要讲述利用双向长短期记忆网络(LongShort-TermMemory，LSTM)模型对网络流量进行攻击检测。通过预处理包含攻击和正常流量的数据集，提取特征并标准化后，将数据转换为LSTM输入格式。模型经过训练和验证，达到较高的准确率和召回率。最终，模型识别并分类网络流量中的攻击行为，验证人工智能中的机器学习方法在网络安全中的有效性。

1.网络安全概述网络攻击检测的目标是监测网络流量和系统行为，以检测和警告各种类型的网络攻击。它通过分析网络数据包、系统日志、入侵检测系统（IDS）等的警报信息来发现潜在的攻击行为。（1）基于特征的方法（2）基于异常的方法（3）基于统计的方法（4）基于机器学习的方法

1.网络安全概述网络攻击检测系统通常包括以下组件：（1）数据采集：收集网络流量、系统日志和其他相关数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和格式化，以便于后续分析。（3）分析和检测：应用特征匹配、机器学习、行为分析等技术，对数据进行分析和检测潜在的攻击行为。（4）警报和响应：当检测到攻击时，发出警报通知相关人员，并触发相应的响应措施，如阻止攻击流量或隔离受感染的系统。

2.LSTM模型长短期记忆网络（LongShort-TermMemory，LSTM）是一种特殊的递归神经网络（RNN），旨在解决传统RNN在处理长序列数据时所面临的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入一组门结构（Gate）来控制信息的流动，从而能够有效地学习并记忆长时间跨度的信息。LSTM的核心部件包括：（1）遗忘门（2）输入门（3）输出门

3.双向LSTM模型双向LSTM（BidirectionalLSTM,BiLSTM）是在标准LSTM基础上的改进，旨在更全面地捕捉序列数据中的特征。传统的LSTM仅在时间序列的一个方向上处理数据（通常是从过去到未来），而双向LSTM在时间序列的两个方向上同时处理数据，即前向和后向。

小结本小节讲述长短期记忆网络的原理。

祝同学们学习进步！致谢