基于人工智能的通信网络入侵检测系统设计

通信网络入侵检测系统是抵御网络攻击行为的屏障,但由于传统的检测系统反应较慢,识别力较低,导致其误报率高,难以起到维护通信网络安全的作用,针对该问题设计基于人工智能的通信网络入侵检测系统。新增TILEGX-36众核处理器和FPGA芯片作为其硬件设计。软件设计方面,基于人工智能优化入侵系统检测算法,挖掘海量数据中的网络行为异常并进行分类,抓取其行为特征并进行判定,基于此数据处理模式设计入侵检测系统响应模块。实验结果:在本次设计的检测系统实际测试中,对于入侵行为的响应时间较传统方法提高了37.2s;对攻击行为的误报率降低了11.09%,满足检测系统的设计要求。