基于人工智能的网络安全漏洞自动检测方法

针对传统的网络安全漏洞检测方法误报率高的情况,设计一种基于人工智能的网络安全漏洞自动检测方法,以提升网络安全。获取网络流表项,建立特征样本分类子集的离散型函数,将得到的离散程度值作为网络信息的正常行为集依据,在此基础上,提取网络信息特征,描述网络安全情况,对网络信息评估。最后将人工智能理论与此次设计的检测方法结合,利用人工智能理论分析网络中的漏洞规律,推理漏洞行为,并利用人工智能理论中的搜索方法评估安全漏洞发生的随机性,实现网络安全漏洞的自动检测。实验对比结果表明,此次设计的基于人工智能的网络安全漏洞自动检测方法误报率低,较传统的检测方法误报率低约28.2%,证明了此次设计方法的有效性。