基于人工智能的高校网络安全攻防系统设计

丁勇

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (7) : 42 -44.

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信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (7) : 42 -44. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.014

基于人工智能的高校网络安全攻防系统设计

    丁勇
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摘要

随着高校网络规模的扩大和信息化水平的提高,校园网面临着外部攻击多样化与内部用户行为复杂化的双重风险。本研究设计了一种基于人工智能的高校网络安全攻防系统,以卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)网络混合深度学习模型作为核心入侵检测引擎,构建了数据采集与感知、智能分析与检测、协同响应与处置、知识库与模型更新的四层闭环架构,并在此基础上实现了对校园网异常行为的识别与联动处置。在仿真环境中,对系统性能进行测试,结果显示:该系统在典型分布式拒绝服务攻击、端口扫描和Web攻击场景中的检测率均高于92%,误报率低于1%,平均响应时间约为300 ms,实现了检测精度与实时性的良好均衡,综合性能表现优异。

关键词

人工智能 / 高校网络安全 / 攻防系统 / 深度学习 / 入侵检测

Key words

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丁勇. 基于人工智能的高校网络安全攻防系统设计[J]. 信息记录材料, 2026, 27(7): 42-44 DOI:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.014

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