网络攻击检测的门控记忆网络方法

作者： 王家宝 ¹ 徐伟光 ¹ 周振吉 ¹ 李阳 ¹ 苗壮 ¹
作者单位：

1. 陆军工程大学
提交时间：2018-05-24 21:08:13

摘要: 针对互联网大规模网络攻击检测难题，结合词向量特征表示与循环神经网络，提出了一种门控记忆网络检测方法。该方法首先将网络请求数据转换为低维实值向量序列表示，然后利用门控循环神经网络的长时记忆能力提取请求数据的特征，最后采用逻辑斯特回归分类器实现了对网络攻击的自动检测。在CSIC2010公开数据集上，达到了98.5%的10折交叉验证F1分数。与传统方法相比，较大幅度地提高了网络攻击检测的准确率和召回率。所提方法可自动检测网络攻击，具有良好的检测效果。

网络攻击检测低维实值向量表示门控循环神经网络

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201805.00455 (或此版本 ChinaXiv:201805.00455V1)
DOI:10.12074/201805.00455V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201805.00455.V1
推荐引用方式： 王家宝,徐伟光,周振吉,李阳,苗壮.(2018).网络攻击检测的门控记忆网络方法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00455] (点此复制)

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2018-05-24 21:08:13

ChinaXiv:201805.00455V1

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