AI算法检测对无人军用车辆的MitM攻击 AI算法检测对无人军用车辆的MitM攻击是基于深度学习卷积神经网络(CNN)的网络入侵检测系统。该系统旨在检测军事机器人系统中的网络攻击,特别是MitM(Man-in-the-Middle)攻击。MitM攻击是一种常见的网络攻击类型,攻击者会在通信双方之间插入自己的设备,以获取或修改通信数据。 该系统使用深度学习卷积神经网络(CNN)来检测网络攻击。CNN是一种常用的机器学习算法,能够对图像、语音、文本等数据进行处理。该系统使用CNN来处理网络流量数据,以检测潜在的网络攻击。该系统还使用了滑动窗口技术来处理网络流量数据,并将其转换为RGB或灰度图像,以便CNN进行处理。 在实验中,该系统在GVR-BOT地面机器人上的检测结果表明,该系统能够检测MitM攻击,并且具有较高的检测准确率(≥99%)和较低的误报率(≤2%)。同时,该系统的检测时间也较短。 该系统与其他检测算法的比较也表明,该系统具有优势。例如,与bag-of-features和支持向量机(SVM)算法相比,该系统具有更高的检测准确率和更低的误报率。 该系统基于深度学习卷积神经网络(CNN)的网络入侵检测系统能够检测MitM攻击,保护军事机器人系统的安全。 知识点: 1. MitM攻击是一种常见的网络攻击类型,攻击者会在通信双方之间插入自己的设备,以获取或修改通信数据。 2. 深度学习卷积神经网络(CNN)是一种常用的机器学习算法,能够对图像、语音、文本等数据进行处理。 3. 滑动窗口技术可以用于处理网络流量数据,並将其转换为RGB或灰度图像,以便CNN进行处理。 4. 该系统能够检测MitM攻击,并且具有较高的检测准确率(≥99%)和较低的误报率(≤2%)。 5. 该系统的检测时间也较短。 6. 该系统与其他检测算法的比较也表明,该系统具有优势。 7. 该系统基于深度学习卷积神经网络(CNN)的网络入侵检测系统能够检测MitM攻击,保护军事机器人系统的安全。 标签:安全系统检测网络攻击MitM算法CNN机器学习深度学习
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