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计算机系统中基于人工智能的异常行为检测方法

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摘要摘要：随着计算机系统的日益复杂化和网络攻击手段的多样化，传统的异常行为检测方法在应对复杂攻击时往往显得力不从心。基于人工智能的异常行为检测方法，通过引入机器学习和深度学习算法，实现了对异常行为的高效识别与预测，显著提高了系统的安全性和响应速度。本文以构建高效且精确的异常行为检测模型为主论点，探讨了人工智能在异常行为检测中的应用优势及其面临的挑战。研究表明，基于人工智能的检测方法不仅能够自动适应不断变化的威胁环境，还具备自我学习和进化的能力，为提高计算机系统的安全防护提供了新的解决方案。

DOI 6jrvl13pqd/8635963

作者武孟晗武峰

机构地区 1.吉林大学莱姆顿学院

出处《中国电气工程学报》 2024年7期

关键词人工智能异常行为检测机器学习深度学习计算机系统安全

分类 [文化科学][]

出版日期 2024年09月09日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）