基于LSTM的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
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標(biāo)簽： 異常流量檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法依賴人工特征提取，存在檢測(cè)算法準(zhǔn)確率低,、無法應(yīng)對(duì)0day漏洞利用等未知類型攻擊等問題,，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,，CNN)和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long-Short Term Memory，LSTM)混合算法的異常流量檢測(cè)方法,，充分發(fā)掘攻擊流量的結(jié)構(gòu)化特點(diǎn),，提取流量數(shù)據(jù)的時(shí)空特征，提高了異常流量檢測(cè)系統(tǒng)性能,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，在CIC-IDS2017數(shù)據(jù)集上，多種異常流量檢測(cè)的準(zhǔn)確率均超過96.9%,，總體準(zhǔn)確率達(dá)到98.8%,，與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比準(zhǔn)確率更高，同時(shí)保持了極低的誤警率,。
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