人工智能在计算机网络安全中的应用——麻省理工学院与PatternEx公司AI2系统研究.pdf

《人工智能在计算机网络安全中的应用——麻省理工学院与PatternEx公司AI2系统研究》这篇文稿探讨了人工智能在网络安全领域的最新进展，特别是麻省理工学院和PatternEx公司合作开发的AI2系统。这个系统旨在解决传统网络安全解决方案存在的局限性，如高误报率和漏报率，以及对分析人员依赖的问题。 AI2系统的核心在于它的人机持续交互和机器学习演进机制。系统结合了分析师的经验和直觉，与先进的机器学习技术相结合，构建出一种能够自我学习和生成模型的解决方案。当新的数据输入时，系统可以生成与分析师推理类似的预测，提高攻击检测的准确性和效率。 系统主要由四个部分组成： 1. 面向行为分析的大数据平台：负责处理大量高速数据，量化各类实体行为和特征。 2. 异常值检测系统：利用非监督学习提取特征，训练神经网络建立基于特征的异常检测模型。 3. 分析员反馈机制：分析师通过用户接口对系统识别的异常事件进行判断，提供正负样本进行反馈。 4. 监督学习模块：根据分析员的反馈不断优化模型，提高模型的准确性。 在试验鉴定中，AI2系统在3个月内对36亿条日志进行检查，成功检测到85%的攻击事件，准确率是先前基准的3.41倍，同时降低了80%的误报率。这一结果表明，AI2系统显著提升了网络安全监测的效能，减少了分析人员的工作负担，增强了对新型攻击的响应能力。 关键词：人工智能、网络安全、攻击监测。该系统的特点和潜在应用不仅限于网络安全领域，未来可能在更广泛的领域发挥作用，如金融风控、物联网安全等。随着人工智能技术的不断发展，我们期待看到更多的创新解决方案来应对日益复杂的网络安全挑战。