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网络攻击检测的门控记忆网络方法

Submit Time: 2018-05-24
Author: 王家宝 1 ; 徐伟光 1 ; 周振吉 1 ; 李阳 1 ; 苗壮 1 ;
Institute: 1.陆军工程大学;

Abstracts

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。
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Journal:计算机应用研究
Recommended references: 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] (Click&Copy)
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