在數字化和網絡化迅猛發展的時代，網絡安全問題日益突出，傳統惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經網絡（CNN）對NSL-KDD數據集的測試結果，發現CNN模型在準確率和F1值上顯著優于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數據集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數據集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數據集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數據需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。
工業互聯網是新一代網絡信息技術與制造業深度融合的產物，邊緣計算則 能夠在靠近數據源的邊緣側，通過融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力，就 近提供邊緣智能服務，可以滿足制造業敏捷連接、實施優化、安全可靠等方面的 關鍵需求。本文首先介紹了工業互聯網邊緣計算的基本內容，其次介紹了邊緣計 算的發展過程，并詳細描述了典型的工業互聯網邊緣計算模型，最后指出了工業 互聯網邊緣計算模型未來可能的突破方向。
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