在數(shù)字化浪潮洶涌澎湃的當(dāng)下，網(wǎng)絡(luò)安全問題愈發(fā)凸顯其重要性。微云全息（NASDAQ:HOLO）近日在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域取得重大突破，其研發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法，為應(yīng)對零日網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了全新視角。
網(wǎng)絡(luò)入侵檢測，作為網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分，旨在識別與正常網(wǎng)絡(luò)行為不同的異常行為，從而預(yù)防潛在的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。然而，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在面對零日攻擊時(shí)往往顯得力不從心。零日攻擊，指的是利用尚未被公眾知曉的軟件漏洞進(jìn)行的攻擊，由于其未知性和隱蔽性，給網(wǎng)絡(luò)安全帶來了極大的挑戰(zhàn)。微云全息研發(fā)的基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測方法，其核心在于通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和處理。該方法不僅能夠準(zhǔn)確識別與正常網(wǎng)絡(luò)行為偏差的異常行為，還能夠?qū)ξ粗牧闳展暨M(jìn)行有效檢測。
與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法不同，微云全息的深度學(xué)習(xí)策略采用了數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)機(jī)制。通過對大量的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠自動提取網(wǎng)絡(luò)行為的特征，并構(gòu)建出一個(gè)能夠準(zhǔn)確描述正常網(wǎng)絡(luò)行為的模型。當(dāng)新的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)入時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將對其進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和比較，以判斷其是否屬于正常行為。利用全息技術(shù)的三維成像和數(shù)據(jù)處理能力，對網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析和處理。通過全息數(shù)字孿生技術(shù)，可以更加準(zhǔn)確地捕捉網(wǎng)絡(luò)行為的細(xì)微差別。這種多維度全息數(shù)據(jù)分析方法不僅提高了檢測的準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了模型的泛化能力，使其能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和攻擊手段。采用了先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。這些網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具有強(qiáng)大的特征提取和分類能力，能夠自動學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)行為的特征，并對其進(jìn)行分類和識別。同時(shí)，還引入了注意力機(jī)制、特征融合等先進(jìn)技術(shù)，進(jìn)一步提高了模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。針對物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等特定場景下訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的問題，微云全息提出了基于度量的元學(xué)習(xí)方法。該方法通過度量學(xué)習(xí)的方式，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的利用，即使在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下，也能夠?qū)崿F(xiàn)較好的學(xué)習(xí)效果。同時(shí)，結(jié)合神經(jīng)算法推理范式，實(shí)現(xiàn)了基于規(guī)則的行為泛化，提高了模型對未知零日攻擊的識別和分類能力。
為了更好地將深度學(xué)習(xí)策略應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域，微云全息提出了一個(gè)名為“MetaHolo”的管道框架。該框架借鑒了ural算法推理藍(lán)圖的思想，將零日攻擊檢測策略收斂到受限訓(xùn)練數(shù)據(jù)內(nèi)。
在框架中首先對原始網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。這包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。通過數(shù)據(jù)預(yù)處理，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)的學(xué)習(xí)過程提供有力的支持。在數(shù)據(jù)預(yù)處理完成后，使用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。通過不斷迭代和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使模型能夠逐漸學(xué)習(xí)到正常網(wǎng)絡(luò)行為的特征。同時(shí)，通過引入基于度量的元學(xué)習(xí)方法，可以在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的情況下提高模型的學(xué)習(xí)效果。當(dāng)新的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)入時(shí)，MetaHolo管道框架將對其進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和比較。利用已訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和識別，以判斷其是否屬于正常行為。如果檢測到異常行為，則觸發(fā)警報(bào)機(jī)制并采取相應(yīng)的防御措施。隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和攻擊手段的不斷變化，MetaHolo管道框架需要不斷更新和優(yōu)化模型以適應(yīng)新的威脅。通過不斷收集新的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)并進(jìn)行重新訓(xùn)練和優(yōu)化模型參數(shù)，可以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。
微云全息（NASDAQ:HOLO此次在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測領(lǐng)域的突破具有深遠(yuǎn)的意義。首先，該技術(shù)為應(yīng)對零日攻擊提供了新的思路和方法。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法往往難以應(yīng)對未知的零日攻擊，而微云全息的深度學(xué)習(xí)策略能夠自動學(xué)習(xí)和識別新的攻擊手段，為網(wǎng)絡(luò)安全提供了更加堅(jiān)實(shí)的保障。
