面向弱监督小样本的边缘网络安全防护方法研究

作     者：朱京毅 周斌 徐诚俊 ZHU Jingyi;ZHOU Bin;XU Chengjun

作者机构：中国移动通信集团上海有限公司上海200060 

出 版 物：《移动通信》 (Mobile Communications)

年 卷 期：2024年第48卷第8期

页      面：123-128页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 

主　　题：弱监督 小样本 增强学习 安全防护 

摘      要：边缘计算模式下网络攻击手段复杂化和自动化对网络防护提出了更高的挑战,提出一种弱监督小样本的网络安全防护方法。首先,该方法利用EfficientNet-B0方法得到多尺度、细粒度的真实告警事件特征集;然后,引入域随机化方法生成大量虚拟告警事件语义特征并采用组合方式合成大量的虚拟告警事件语义特征集,在此基础上,采用余弦相似性来筛选满足条件的虚拟告警事件语义特征集从而解决传统入侵检测方法所需要大量训练样本的难题;最后,采用增量式学习的方法来校正模型参数以解决传统入侵检测模型不适用于动态多变未知攻击场景的安全防护问题。实验表明,面对未知攻击场景,所提出的安全防护方法相较于传统方法具有更强的泛化能力,具有一定的扩展性。