典型文献
让人工智能为网络防御服务(译文)——准确性与稳固性间的取舍
文献摘要：
近年来,网络威胁正在成倍增加和升级.面对日益严峻的网络安全态势,人工智能中特别是尖端的机器学习方法已经开始应用到网络防御领域,包括根据数据模式来开发用于防御网络攻击的预测模型等.这种人工智能方法可能非常有效,但却使机器学习型系统容易受到错误和恶意干扰的影响,因此开发能够防止欺骗性攻击的稳固性机器学习型系统已迫在眉睫,但各种稳固性措施通常会削弱机器学习型系统的准确性.鉴于此,本报告分析了如何在机器学习型系统的准确性与稳固性之间进行取舍的问题.
文献关键词：
网络攻击;网络防御;人工智能;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
怀亚特·霍夫曼;曾杰
作者机构：
美国安全与新兴技术中心;中国电子科技集团公司第三十研究所,四川 成都 610041
文献出处：
引用格式：
[1]怀亚特·霍夫曼;曾杰-.让人工智能为网络防御服务(译文)——准确性与稳固性间的取舍)[J].信息安全与通信保密,2022(03):39-45
A类：
B类：
网络防御,译文,稳固性,取舍,网络威胁,成倍增加,网络安全态势,尖端,机器学习方法,数据模式,网络攻击,人工智能方法,学习型,恶意干扰,欺骗性,本报,报告分析
AB值：
0.326411
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