统一信息编码：HLJDXQ20211129005
采购阶段：预研
需求分类：研究技术类
专业领域：制导与控制技术,电子元器件,探测与识别,计算机与软件,体系建模仿真与评估,电子信息,网络通信,卫星应用,动力与传动,先进材料与制造,可靠性/测试性/维修性,其他
预算金额：30万元
主要内容 研究目标：
针对网络防御快速准确识别未知攻击的需求，开展基于大数据驱动的未知攻击检测的态势感知技术研究，突破基于深度学习及零样本的网络未知攻击检测技术，解决网络中面对新的未知攻击时检测能力低下、检测不及时等问题，提高网络面对新攻击的检测和态势智能感知能力，为网络态势智能感知奠定基础。
研究内容：
（1）研究攻击特征的低维嵌入技术。研究攻击数据特征的无监督的数据语义空间，实现攻击数据的语义特征提取；
（2）研究基于零样本的未知攻击检测的网络架构。针对网络攻击的数据特征，研究基于零样本的深度学习检测技术，实现未知攻击语义片段的匹配；
（3）研究高效未知攻击检测方法。针对网络检测数据量大，研究高效的基于深度学习技术，包括模型裁剪与压缩技术、模型分布式部署技术。
考核指标：
（1）仿真数据及公开数据集上未知攻击威胁检测准确率>70%；
（2）每秒处理的攻击数据为>5条。
成果形式：
学术论文5篇，专利申请2项，研究报告1份，原型系统1套。
本项目采取线下对接报名方式。
联系人：李参谋
联系电话：18500500199 资格条件