[发明专利]一种人工智能技术在网络安全中的检测方法

说明书

本发明提供了一种人工智能技术在网络安全中的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取网络安全数据集并对其中包含的网络安全数集进行数值化、规范化、归一化处理，将文本数据转化成神经网络可读取信息；利用人工智能对所述数值化、规范化、归一化处理后的网络安全数据集进行处理，得到分类数据集；根据所述网络安全数据与对应的分类数据集对所述神经网络进行优化，得到风险检测神经网络；根据所述神经网络对网络数据进行分类检测，本发明利用人工智能技术基于虚拟化网络系统，构建网络环境下的网络安全风险监测实验平台，全方位、高精度、快速的对复杂网络的安全风险进行监测，提高网络系统的安全性。

技术领域

本发明主要涉及网络安全的技术领域，具体为一种人工智能技术在网络安全中的检测方法。

背景技术

随着网络信息技术的飞速发展，网络已经成为社会发展和经济发展的重要保证及必备工具。随着人工智能技术的快速发展，其在网络安全监测领域内的应用不断增加。在网络开发技术、网络安全技术、网络安全系统和专家系统等均进行了大量的研究工作，智能防火墙技术、入侵监测技术、垃圾邮件网络安全防御均进行了成功的实施，对于网络安全，至关重要的是要保持对威胁的领先地位，而不是对威胁做出反应。现阶段，针对网络安全风险的监测与研究中，通常是采用已有计算机网络和工业控制网络中取得的成果，在网络系统设计过程中，引入防火墙、入侵检测系统、网络隔离装备等常规的网络安全设备，来确保网络系统的安全，但是不能全方位、高精度、快速的对复杂网络的安全风险进行监测。

发明内容

本发明主要提供了一种人工智能技术在网络安全中的检测方法，用以解决上述背景技术中提出的技术问题。

本发明解决上述技术问题采用的技术方案为：

一种人工智能技术在网络安全中的检测方法，包括以下步骤：

（1）获取网络安全数据集并对其中包含的网络安全数集进行数值化、规范化、归一化处理，将文本数据转化成神经网络可读取信息；

（2）利用人工智能对所述数值化、规范化、归一化处理后的网络安全数据集进行处理，得到分类数据集；

（3）根据所述网络安全数据与对应的分类数据集对所述神经网络进行优化，得到风险检测神经网络；

（4）根据所述神经网络对网络数据进行分类检测，

利用人工智能技术基于虚拟化网络系统，构建网络环境下的网络安全风险监测实验平台，全方位、高精度、快速的对复杂网络的安全风险进行监测，提高网络系统的安全性。

进一步的，所述网络安全数集进行数值化、规范化、归一化处理包括：

（1）对所述网络安全数据集内冗余数据中占比数量较多类型的数据进行删除，减少数据冗余，实现不同类型数据之间的平衡；

（2）对所述网络安全数据集内文本数据数值化，用设定数值表示不同文本数据；

（3）对所述网络安全数据集内协议类型、连接正常或错误的状态、从源主机到目标主机的数据的字节数数值型属性做归一化。

进一步的，所述人工智能系统输入对人工免疫系统数据集中的数据进行提取，所述人工免系统提取的数据用于输出分类数据集进行优化调整，得到风险检测神经网络。

进一步的，所述人工智能系统检测如下：

（1）对邮件系统、防火墙系统、入侵检测系统进行数据检测；

（2）所述邮件系统、防火墙系统、入侵检测系统检测后的数据利用专家系统进行分类；

（3）所述专家系统将数据进行分类，得到过滤数据集与优化数据集；

（4）所述优化数据集的数据用于输出分类数据集进行优化调整，得到风险检测神经网络。

进一步的，所述风险检测神经网络检测如下：

（1）预处理单元，用于获取网络安全数据集并对其中包含的网络安全数据进行数值化、规范化、归一化处理，将文本数据转化成神经网络可读取信息；