隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊成為了網(wǎng)絡(luò)安全的一大挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊指的是黑客利用非法手段對網(wǎng)絡(luò)通信中的數(shù)據(jù)包進行篡改、截獲或破壞，從而導致網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行異?；蛐畔⑿孤鹘y(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)往往依賴于規(guī)則庫、特征庫或人工經(jīng)驗來識別網(wǎng)絡(luò)攻擊行為，但由于攻擊手法的多變性和復雜性，傳統(tǒng)方法很難全面準確地預測網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊風險。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊風險預測提供了新的解決方案。通過應用機器學習、深度學習和自然語言處理等人工智能技術(shù)，可以對海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，從而準確地識別網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。人工智能算法可以通過學習網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的特征和模式，自動發(fā)現(xiàn)潛在的攻擊風險，并提供針對性的防御策略?；谌斯ぶ悄艿木W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊風險預測具有較高的準確性和實時性，可有效應對日益復雜和隱蔽的網(wǎng)絡(luò)攻擊手段。然而，目前對于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包攻擊風險預測的研究還相對較少，因此有必要深入探索和研究該領(lǐng)域，為網(wǎng)絡(luò)安全提供更加可靠的保障。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務(wù)。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。