作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
基于图像的入侵检测(Intrusion detection based on image, IDI)系统是一个复杂而重要的应用领域,它可以用于监控和识别计算机网络中的恶意行为、威胁和攻击,具有广泛的应用价值。随着近年来深度学习技术的发展,图像处理方面已经成为新的热点研究领域。本文作为一篇综述性文章,将围绕目前最常用的基于图像的入侵检测方法进行介绍,并结合深度学习技术的最新进展,对各个领域的最新研究成果做出客观的回顾。最后还将对未来的研究方向展望给读者。由于时间仓促,文章所涉及到的相关技术领域仍有待拓展。
2.关键词：深度学习、入侵检测、图像特征提取、卷积神经网络、卷积自动编码器、无监督学习、自编码器、半监督学习、GANs、多任务学习等。
3.前言
图像特征提取(Image feature extraction)是深度学习中一个基础的任务,在很多计算机视觉领域都被广泛地应用。最近的研究表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)能够有效地捕捉图像中的全局信息,并且在分类任务上获得了非常好的性能。因此,基于CNN的图像特征提取技术正在成为当下深度学习的主流方法之一。
与图像特征提取类似,图像分类和识别是一项重要的机器学习任务。基于深度学习的图像分类方法主要分为两类:一种是无监督的方法,即训练集不包含标签信息,只能利用图像之间的相似性进行训练;另一种是有监督的方法,即训练集既包括标签信息,也包括图像之间的相关关系,利用这些信息进行训练。两种方法各有优劣。
无监督方法如聚类分析(Cluster Analysis),深层聚类分析(Deep Clustering),自编码器(Autoencoder)，GANs等。在无监督方法中,通常需要先对数据集进行归类,然后利用归类的结果作为标签对原始数据进行重新标记。由于数据的相似性和潜在结构