啟明星辰ADLab出刊于國際頂級學術期刊IEEE TII
發布時間 2021-05-21近日，啟明星辰ADLab在神經網絡與攻擊檢測研究方向的一篇論文出刊于國際頂級學術期刊IEEE TII，該論文與廣州大學網絡空間先進技術研究院田志宏教授團隊聯合發表。
作為計算機工業應用和自動化與控制系統方向頂尖的國際期刊，IEEE TII的實力和專業是毋庸置疑的，每年國內科研單位在IEEE TII上發表的文章數量非常有限，能夠入選此期刊，其研究能力及專業度得到國際權威機構的高度認可。
那么問題來了，本篇論文有什么獨特之處呢？讓我們一起走進論文里~
在海量的數據當中，往往存在具有“危險”因子的數據，如何將這些數據快速而又精確的“揪”出來呢？僅靠人工篩選比對，費時費力不說，還時常會有“漏網”者，不能保證其高度的精確性……所以，通過人工智能技術來發現和挖掘網絡空間環境中的安全威脅成為當前安全研究的一大熱點，尤其是在攻擊檢測方向。
論文中緊跟熱點和前沿技術，提到了一種新的攻擊檢測系統EDL-WADS。該系統通過一種新設計的基于NLP（自然語言處理）的語義和語法分析及TF-IDF算法特征的自動化特征學習技術，并結合多種先進的神經網絡模型進行綜合決策。
自動實現 特征表示
語言互通之妙，妙在你說的“?！蔽叶寄芙拥?。在進行攻擊檢測時，首先理解數據所帶的含義及特征。系統基于NLP（自然語言處理）的語義和語法分析及TF-IDF算法特征表示，相當于給系統安排上了一個智能“翻譯機”，代替了人工翻譯，自動將海量的數據快速、精確地“翻譯”為雙方都能明白的語言，并自動實現特征表示，冗余數據及信息也將被去除。同時，基于NLP（自然語言處理）的語義和語法分析及TF-IDF算法特征以數據分析和自我學習為基礎，在訓練過程中從眾多的歷史信息中學習到正?；虍惓５木W絡行為的模式，不斷更新和增強自身分析能力。
站在“巨人”的 肩膀上升級
傳統的殘差網絡ResNet 結構擁有卷積分支和原始信息分支兩個分支，而MRN網絡結構在其基礎上進行改進升級，擁有卷積分支、池化分支和原始信息分支三個分支，除了保留原始信息外，還增加了pool池化特征，并且對每個分支分別設置一個超參數，使MRN在進行網絡訓練時找到三種分支的最佳組合方式，再通過結合LSTM、FastText模型，以并行處理的方式來實現檢測分析。
如果說殘差網絡ResNet是剛學習了72變的孫悟空，那經過改進升級的MRN網絡結構就是再次經過太上老君煉丹爐煉化后，又得到“火眼金睛”神通技能的升級版孫悟空。在傳統ResNet 結構基礎上升級的MRN網絡結構進一步增強了攻擊對象的識別能力，突破了人工智能技術在攻擊檢測領域的瓶頸，極大地推動了前沿技術的發展。
用數據說話
為了評估檢測系統的檢測效果，該系統已對最常見、最頻繁的Web攻擊數據進行了充分的學習和測試，在公開數據集和真實數據集上分別取得99.47%和99.17%的準確率，突破了現有神經網絡模型的檢查上限，達到最佳的檢測效果。
說完理論知識，我們來談談實際，畢竟理論與實際完美的結合，才能發揮出最大的效果。二十多年來，啟明星辰集團始終秉承自主創新理念，加強自主研發能力，目前在云、大、物、移、智、5G、IPv6等前沿新技術領域均有重大的突破和進展，產生了大批領先的優秀研究成果，并廣泛地運用和部署于公司的各個產品當中，獲得良好的應用效果。
此外，集團目前已在北京、上海、廣州、成都、長沙等全國眾多城市成立研發中心，保證前沿技術及重點領域的科研攻關投入，每年研發投入占整體營收的20%以上，穩步提升產品的研發水平，形成獨特的技術優勢。
未來，集團繼續保持不斷探索和突破自我的精神，堅持走自主創新之路，以謙虛、包容之心，不斷學習優秀知識、技術、文化，重視前沿技術的研究與投入，持續實現核心項目及技術突破，致力于為用戶提供更加專業、更高能力的安全技術，更好地保護用戶的業務安全，進一步提升國家的網絡安全水平。
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