作者：朱鹏飞; 孙兴焕; 曹小峰; 王登才安全特征多维度机器学习动态防御风险感知
摘要：为解决高速公路网络信息安全问题,本文构建了基于数据驱动的主动与被动相结合的防御体系,通过汇聚分散在各安全域的探针收集安全运行流数据,测试记录、日志数据、原始网络数据、攻击数据,为机器学习构建网络完全特征的数据维度,采用有监督的深度学习的神经网络等模型等,进行网络安全风险预测与评估,为高速公路构建实时动态的网络信息安全大数据分析平台,为高速公路网络信息安全保驾护航。
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