神经符号AI迁移学习在网络入侵检测中的应用

迁移学习因其在解决子任务和处理不同数据集方面的卓越能力，在计算机视觉、自然语言处理和医学影像等多个领域得到了广泛应用。然而，其在网络安全领域的应用尚未得到充分探索。本文提出了一种用于网络入侵检测系统的创新性神经符号AI框架，后者在打击网络安全中的恶意活动方面发挥着关键作用。我们的框架利用迁移学习和不确定性量化技术。研究结果表明，基于大规模且结构良好数据集训练的迁移学习模型优于依赖较小数据集的神经网络模型，为网络安全解决方案的新时代铺平了道路。