山大李阳/北理工沈国震/济南大学阚皞课题组：基于宽带WO3–x/WO3–x-Ag/WO3–x光电忆阻器的网络入侵检测系统

随着人工智能、物联网和智慧医疗的快速发展，基于冯·诺依曼架构的计算机难以完全满足数据处理和复杂神经网络模型运算的迫切需求。相比之下，人脑可以通过突触和神经元有效地存储和处理大量信息，从根本上克服冯·诺依曼瓶颈，实现存储和计算的整合。因此，开发模拟生物突触行为的人工突触器件已成为神经形态计算的研究热点。近年来，双端结构忆阻器以可扩展性强、外形尺寸小、可靠性高、功耗低等优点，被用于实现人工突触行为以满足神经形态计算需求。因此，基于忆阻器的神经网络可以在神经形态计算中获得高效的处理和学习能力，来促进模式识别、动态运动视觉和语音识别等任务的高效运行。例如，Liu等人使用基于神经模拟的WO3/HfO2异质结模型构建了多层感知器神经网络，实现了对修改后的国家标准与技术研究院手写识别数据集的高精度识别。Tan 等人展示了一种由光敏电阻阵列和读出网络组成的视网膜光敏电阻-储层计算系统，能够对具有相同字母但时空动态不同的英语单词的视频进行基于语言学习的分类。然而，网络入侵检测作为模式识别和模式分类的特定领域，旨在识别网络数据传输过程中的异常模式或行为。近年来，神经网络在学习复杂的非线性关系方面表现出了卓越的能力，从而提高了检测恶意网络行为的准确性。但是，随着网络流量数据的数量快速增长以及对高度可扩展的系统和算法的需求不断升级，在保证网络流量数据实时监控的同时，降低神经计算的功耗和提高计算速度变得至关重要。到目前为止，基于忆阻器的低功耗神经网络在网络入侵检测中的应用研究尚未深入。

近期，山东大学李阳联合北京理工大学沈国震和济南大学阚皞课题组团队提出了一种基于WO3–x/WO3–x-Ag/WO3–x（W/W-A/W）结构的宽带光电忆阻器，证明了其在电和光电耦合的多调制下模拟突触功能的能力。通过施加特定扫描电压，团队成员系统地研究了W/W-A/W器件的电突触行为，实现了短期/长期突触可塑性的基本突触可塑性。通过改变施加的不同幅度、持续时间和间隔的电压脉冲，器件成功模拟了突触可塑性的转变，这与突触行为一致。除了电刺激外，还对W/W-A/W器件施加了光刺激以实现光诱导的突触功能。进一步的研究表明，通过调整一系列不同波长光（370 nm，460 nm，520 nm，620 nm）持续时间、强度和频率，器件可以模拟人脑从短期记忆到长期记忆的过渡。同时，W/W-A/W器件实现了具有特定紫外光脉冲数的“学习-遗忘-再学习”功能的模拟。鉴于器件优异的光电突触性能，构建基于忆阻器阵列的卷积神经网络（M-CNN）对KDDCup-99数据集进行分类。通过对网络连接记录进行特征提取和图像化操作，准确率得到显著提高，分别为99.3%和97.2%。与传统计算硬件相比，该网络模型在神经形态计算过程中表现出更低的功耗（10-6 W），比中央处理器等低七个数量级以上。在此基础上，设计了一种基于M-CNN的入侵检测系统（IDS）。通过对网络数据的采集、处理和检测，IDS对KDDCup-99数据集和实时网络数据中的各类网络记录进行了有效分类，证明了IDS的持续有效性和泛化能力。这种创新设计为忆阻器在信息存储和处理中的应用提供了新的见解和机遇，验证了神经形态忆阻器加速人工智能计算方面的可行性。

该工作以“A Network Intrusion Detection System with Broadband WO3–x/WO3–x-Ag/WO3–x Optoelectronic Memristor”为题发表在Advanced Funtional Materials上(DOI: 10.1002/adfm.202312885)。济南大学硕士杨文豪为第一作者，济南大学阚皞讲师、山东大学李阳教授和北京理工大学沈国震教授为共同通讯作者。

图文导读

图1 宽带光电忆阻器的结构和特性

图2 宽带光电忆阻器的电突触性能

图3 宽带光电忆阻器的光突触性能

图4 宽带光电忆阻器的机理解释与分析

图5 基于宽带光电忆阻器的网络入侵探测器

图6 基于宽带光电忆阻器的入侵检测系统

全文链接：

https://doi.org/10.1002/adfm.202312885

通讯作者介绍

李阳 教授 山东大学

李阳教授，山东大学集成电路学院教授，博士生导师，IEEE高级会员，科技部中韩青年科学家、山东省泰山学者青年专家、山东省高校集成电路创新团队带头人、山东省优青、山东省青年科技人才托举工程入选者、齐鲁青年学者，主持国家自然科学基金项目、科技部项目、山东省优秀青年基金项目、山东省重点研发计划项目等省部级以上项目10余项。主要研究领域：新一代半导体材料与器件；“传感存算一体化”芯片系统。已累计发表SCI检索论文100余篇，其中以第一作者/通讯作者在Chem. Soc. Rev.、Matter、Adv. Mater.、Adv. Funct. Mater.、Adv. Sci.、IEEE Trans. Electron, Dev. 等领域内顶尖期刊上发表中科院一区文章45篇，包含封面文章10篇，授权国家发明专利15项，韩国发明专利11项。

沈国震 教授 北京理工大学

沈国震教授，北京理工大学集成电路与电子学院特聘教授，国家杰出青年科学基金获得者。长期从事低维半导体材料及相关柔性电子器件的研究。以第一完成人身份获北京市科学技术二等奖、中国材料研究学会科学技术一等奖等。现任英国皇家化学会会士、中国材料研究学会理事。发表SCI收录论文300余篇，获引用超过3万，H-index为94。

阚皞 讲师 济南大学

阚皞，济南大学特聘A2岗。主要研究领域：低维半导体敏感材料和功能器件，“传感存算一体化”芯片系统。已累计发表SCI检索论文40余篇，其中以第一作者/通讯作者发表SCI论文12篇。

转自：“i学术i科研”微信公众号

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