基于DAPA的卷積神經網絡Web異常流量檢測方法
所屬分類：技術論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：1372 K
標簽： 異常流量檢測 卷積神經網絡 動態(tài)自適應池化
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文檔介紹：針對Web攻擊流量檢測問題,，提出一種基于動態(tài)自適應池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷積神經網絡模型。首先將數據集中每一條請求流量進行剪裁,、對齊,、補足等操作,，生成一系列50×150的矩陣數據A作為輸入，然后搭建基于動態(tài)自適應的卷積神經網絡模型去進行異常流量檢測,，使之可以根據特征圖的不同,，動態(tài)地調整池化過程，在網絡結構中添加Dropout層來解決流量特征提取過程中的過擬合問題,。實驗表明,，該方法比未使用動態(tài)自適應池化的方式精確度提升了1.2%，損失值降低了2.6%,，過擬合問題也得到了解決,。
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