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 .pptx

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。

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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实践7-1基于双向LSTM模型的网络攻击检测

本实践介绍本小节编程实践内容主要是使用双向LSTM模型对网络攻击进行检测。

1.实验内容实践的过程如下：

2.实践目的本实践内容的目的如下：（1）熟悉网络攻击检测的一般性流程，理解双向LSTM的基本原理。（2）设计简易的双向LSTM模型，完成程序设计。（3）结果可视化，对性能结果进行观察。

3.实践过程第1步：导入相关库和函数

3.实践过程第2步：定义常量NUMBER_OF_SAMPLES：定义要从每个数据集中读取的样本数量。TRAIN_LEN：定义LSTM模型的输入序列长度（时间步数）。

3.实践过程第3步：数据加载从CSV文件中加载攻击流量和正常流量的数据集，各取50000条样本。

3.实践过程第4步：设置列名第5步：删除无关列第6步：定义特征第7步：提取特征标签X和标签Y第8步：标准化第9步：转换标签第10步：准备LSTM输入数据第11步：划分训练集和测试集第12步：创建模型第13步：训练模型第14步：绘制准确率和损失图第15步：模型预测第16步：混淆矩阵第17步：保存模型第18步：评估模型第19步：保存预测结果

4.实践结果1.对模型结果进行评估，测试并给出准确率和损失率以及混淆矩阵运行brnn_classifier.py文件。可以看到，模型在测试集上的评估结果为：准确率(Accuracy)97.25%，召回率(Recall)99%。

4.实践结果训练过程中准确率的变化：训练过程中准确率和验证准确率都在逐渐上升，表明模型在逐步学习并改进其对数据的预测能力。

4.实践结果训练过程中损失的变化：训练损失和验证损失在逐渐下降，表明模型在减少训练数据和验证数据上的预测误差。

小结本小节讲述长短期记忆网络的原理，使用双向LSTM模型对网络攻击进行检测。

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