深度學習賦能校園網絡安全防御研究

摘" 要：在數字化時代，校園網絡安全面臨著新型威脅和挑戰。深度學習技術，以其卓越的數據處理和模式識別能力，為校園網絡安全提供了新的防御手段。[ 2] 深度學習技術在校園網絡安全中的應用，包括異常檢測、入侵防御系統和惡意軟件檢測。通過深度學習的有效運用，可以大幅度提高校園網絡的安全性，確保教學、科研和日常管理的順利進行。

關鍵詞：深度學習" 校園網絡安全" 異常檢測" 入侵防御系統" 惡意軟件檢測

中圖分類號：TP393.08

Research on Empowering Campus Network Security Defense with Deep Learning

GAO Tianyu

Nanjing Vocational School of Finance amp;and Economics， Nanjing， Jiangsu Province， 210000 China

Abstract： In the digital era， campus network security faces new types of threats and challenges. Deep learning technology， with its exceptional data processing and pattern recognition capabilities， offers new defensive measures for campus network security. The applications of deep learning technology in campus network security includesencompass anomaly detection， intrusion prevention systems， and malware detection. Through the effective application of deep learningBy effectively utilizing deep learning， the security of campus networks can be significantly enhanced， ensuring the smooth progress of teaching， research， and daily management.

Key Wwords： Deep lLearning; Campus nNetwork sSecurity; Anomaly dDetection; Intrusion dDefense sSystem; Malware dDetection

隨著信息技術的不斷進步，校園網絡已成為教學、科研、行政管理等各項活動的重要基礎設施。然而，由于其開放性和復雜性，校園網絡面臨著各種網絡安全威脅，包括DDoS攻擊、惡意軟件、數據泄露、信息竊取等。傳統的網絡安全防御手段，尤其是基于規則的入侵檢測系統（Intrusion Detection System[ 3] ，IDS）和防火墻，已無法有效應對現代復雜和隱蔽的攻擊模式。

近年來，深度學習技術在模式識別和數據分析方面的優越性，使其成為一種有力的網絡安全防御工具。深度學習不僅能夠提高入侵檢測系統的精度，還能夠有效識別新型攻擊和惡意軟件變種[1]。本文將結合真實校園網絡的案例，探討深度學習如何在異常檢測、入侵防御和惡意軟件檢測等領域中應用，分析其技術細節和實施方案。

1" 深度學習技術在校園網絡安全中的應用

1.1" 異常檢測

在校園網絡中，由于網絡的流量較為復雜，包含多個子網，終端設備種類繁多，如教學部門、科研部門、圖書館等，每個部門都有不同的網絡使用模式。基于傳統的入侵檢測系統（Intrusion Detection System[ 4] ，IDS）無法識別如零日攻擊等復雜攻擊，因此，可以采用基于長短時記憶網絡（Long Short-Term Memory，LSTM）[ 5] 的異常檢測系統來應對網絡流量中的異常行為，對網絡流量的時序進行數據分析。

LSTM是一種常用于處理時序數據的深度學習模型。其基本思想是在標準的循環神經網絡（[ 6] Recurrent Neural Network，RNN）中加入門控機制，能夠捕捉長期依賴關系 [2]。如果一位學生通過非授權設備頻繁訪問考試系統，或者短時間內進行大量數據下載，系統會通過LSTM等深度學習算法自動識別此類行為，并觸發報警。

1.1.1" 實現步驟

數據采集與處理[A7] 。從校園網絡中的核心交換機和路由器收集流量數據，數據包括IP地址、端口、流量大小、協議類型等信息。將這些原始數據轉化為時序數據序列，作為LSTM模型的輸入。

模型訓練[A8] 。" "使用歷史流量數據對LSTM進行訓練。LSTM能夠有效捕捉流量數據中的時間依賴關系，識別流量的變化模式。在訓練過程中，模型能夠自動學習正常流量與異常流量的區別。

實時檢測[A9] 。" "將訓練好的模型應用于實時流量監控，模型根據網絡流量的時序特征，實時檢測異常行為并發出預警。

1.1.2" "LSTM網絡的核心公式

在LSTM模型中，每個時刻的輸入包括上一時刻的輸出、當前時刻的輸入及其記憶單元狀態。LSTM模型的關鍵在于通過以下公式計算門控機制，進而控制信息的流動。

（1）遺忘門： 決定前一時刻的記憶有多少要被遺忘[A10] 。

式（1）中：為遺忘門的輸出，用于調整前一時刻記憶的保留比例；為遺忘門的權重矩陣；為前一時刻的隱藏狀態；為當前時刻的輸入特征；為偏置向量；為Sigmoid 激活函數，用于將輸出限制在 [0， 1]。

（2）輸入門：決定當前輸入有多少要被加入到記憶單元。

式（2）中：為輸入門的輸出，用于控制新信息的引入比例；其余符號意義類似于遺忘門。

（3）候選記憶單元： 生成當前候選記憶單元。

式（3）中：為當前時刻的候選記憶狀態；、為對應權重矩陣和偏置；為雙曲正切函數，范圍為 [-1， 1]。

（4）記憶單元更新：更新記憶單元狀態。

式（4）中：為當前時刻的記憶單元狀態；為前一時刻的記憶單元狀態。

（5）輸出門：決定當前時刻的輸出。

式（5）中：為輸出門的激活值，范圍在 [0， 1]。

（6）最終輸出：基于記憶單元和輸出門生成最終輸出。

式（6）中：為當前時刻的最終輸出狀態。

1.2" "網絡入侵防御系統

深度學習技術在網絡入侵防御系統（Intrusion Detection System，IDS）中的應用，能夠大幅提升系統對未知攻擊的識別能力。傳統的IDS通常基于簽名匹配或流量分析，當遇到新的攻擊方式時，防御能力顯得捉襟見肘[3]。而在校網絡中部署深度神經網絡（Deep Neural Network[ 12] ，DNN）可以在海量的網絡流量數據中識別出惡意攻擊，進而自動調整防御策略，如阻斷流量、警告管理員或進行流量清洗等操作。

1.2.1" 實現步驟

（1）數據采集與預處理[A13] 。通過校園網絡的核心路由器收集網絡流量數據，特征包括源IP、目標IP、數據包大小、協議類型、TCP標志等。通過特征選擇和數據清洗，形成適合DNN訓練的數據集。

（2）模型訓練[A14] 。使用DNN對數據進行訓練，模型根據流量特征自動學習正常流量和攻擊流量的區別。

（3）實時檢測與響應[A15] 。部署訓練好的DNN模型，實時監控網絡流量。模型能準確識別如SQL注入、DDoS攻擊、木馬程序等攻擊，并實時響應，如攔截惡意流量、觸發警報等。

1.2.2" DNN模型的核心公式：

在DNN[ 16] 中，輸入數據經過若干層全連接層后，輸出預測結果。在入侵防御系統中，網絡流量的特征作為DNN的輸入，經過多個隱藏層的處理，最終輸出分類結果。其模型的核心公式包括以下幾種。

（1）輸入層至第一隱藏層的計算：

式（7）中：是輸入特征；是第一層的權重矩陣；是偏置項；是激活函數。

（2）隱藏層之間的計算：

式（8）中：是上一層的輸出；是當前層的權重；是當前層的偏置[4]。

（3）輸出層計算：

式（9）中：是隱藏層的總數；是最終輸出；表示流量是否為惡意（1表示惡意[ 17] ，0表示正常）。

1.3" "惡意軟件檢測

惡意軟件的變種和傳播是校園網絡安全的重大威脅。傳統的惡意軟件檢測方法通常依賴于病毒特征庫，然而這種方法對于新型惡意軟件和變種的識別效果較差。而深度學習通過對程序行為、文件特征以及代碼結構的深度分析，能夠識別出潛在的惡意軟件并進行隔離。

深度學習在惡意軟件檢測中的優勢體現在其自動化學習能力上。校園網絡可以通過訓練卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks[ 18] ，CNN）或RNN[ 19] 對文件的行為模式或代碼片段進行惡意軟件的預判，從而在惡意軟件執行前進行攔截和隔離。例如：在教學平臺上，學生和教師使用的設備可能受到木馬、病毒或勒索軟件的感染。深度學習模型可以通過分析文件的行為模式或代碼結構，快速識別出潛在的惡意軟件，并及時進行隔離或清除，避免病毒蔓延到其他教學系統。

1.3.1nbsp; 實現步驟

（1）數據收集與預處理[A20] 。收集校園網絡終端設備中的可疑文件，并提取文件的特征，如字節序列、API調用、程序行為等。

（2）模型訓練[A21] 。使用CNN對這些文件進行訓練，自動識別文件的惡意行為或特征。

（3）實時檢測與隔離。[A22] 部署訓練好的CNN模型，對終端設備上傳的文件進行檢測，及時發現并隔離惡意軟件。

1.3.2 CNN模型的核心公式

CNN通過卷積層提取輸入數據中的空間特征，通常用于圖像處理，但在惡意軟件檢測中，CNN能夠從程序的字節序列或API調用等數據中提取有意義的特征[5]。其核心公式如下：

（1）卷積操作。

式（10）中：是輸入數據；是卷積核；*表示卷積操作；是偏置項；是卷積層的輸出。

（2）激活函數。

式（11）中：是激活函數（如ReLU）。

（3）池化操作。

式（12）中：為池化后的特征，池化操作用于減少特征圖的尺寸，保留重要特征。

（4）全連接層。

式（13）中：、為全連接層的權重和偏置，最后全連接層輸出預測結果。[ 23]

2" 挑戰與對策

2.1" 數據質量和量的問題

深度學習模型的有效性依賴于大量高質量的訓練數據。然而，校園網絡中的數據往往存在不完整、標簽缺失或數據不均衡等問題。為解決這一問題，校園網絡可以通過數據增強技術和跨域數據共享等方式，收集更為全面和準確的數據，同時進行數據標注的標準化和優化。

2.2 計算資源的需求

深度學習模型尤其是深度神經網絡和卷積神經網絡的訓練和部署，通常需要大量的計算資源。為了應對這一問題，可以采用分布式計算平臺、云計算等技術，利用云端計算資源進行深度學習模型的訓練和推理，從而降低本地計算壓力。

2.3 模型的解釋性

深度學習模型雖然在準確性和效率上有顯著優勢，但其“黑箱”特性使得模型的內部工作機制難以解釋。為了提高深度學習模型的可解釋性，可以結合可解釋人工智能技術，開發能夠提供解釋性分析的深度學習模型，幫助安全人員理解模型的決策過程，并更好地應對安全事件。

3" "結語

深度學習技術為校園網絡安全防御提供了新的視角和強有力的工具。通過深度學習模型的應用，校園網絡能夠更加智能地識別各種網絡安全威脅，并提高對復雜攻擊的檢測和響應能力。隨著深度學習技術的不斷進步和網絡安全需求的日益增長，深度學習將在校園網絡安全領域發揮越來越重要的作用，為建設更加安全的校園網絡環境提供有力支持。

參考文獻

[1]黃嶼璁，張潮，呂鑫，等.基于深度學習的網絡入侵檢測研究綜述[J].信息安全研究，2022，8（12）：1163-1177.

[2]黎佳玥，趙波，李想，等.基于深度學習的網絡流量異常預測方法[J].計算機工程與應用，2020，56（6）：39-50.

[3]冀甜甜，方濱興，崔翔，等.深度學習賦能的惡意代碼攻防研究進展[J].計算機學報，2021，44（4）[ 24] ：669-695.

[4]田睿，孟海東，陳世江，等.基于深度神經網絡的巖爆烈度分級預測[J].煤炭學報，2020，45（S1）：191-201.

[5]張昊，張小雨，張振友，等.基于深度學習的入侵檢測模型綜述[J].計算機工程與應用，2022，58（6）：17-28.