【摘 要】
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基于网络的入侵检测技术作为一种重要的安全防护手段,对及时发现网络攻击行为起着重要的作用。目前,采用特征工程的机器学习算法是检测分析网络入侵的常用方法,但是人工设计的特征往往会丢失有效载荷的重要信息;另外,网络攻击流量中的不同数据包信息在入侵检测中所起的作用是不同的,而现有算法大都对重要信息的捕捉能力不足。针对上述问题,提出了一种新的深度学习模型L2-AMNN,无需复杂的特征工程,直接提取原始网络流量的有效载荷数据作为样本,在双向长短时记忆神经网络基础上,引入双层注意力机制,捕获关键字节信息和数据包信息,生
【机 构】
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国家海洋信息中心,清华大学公共安全研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划重点专项(2016YFC1401901)。
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基于网络的入侵检测技术作为一种重要的安全防护手段,对及时发现网络攻击行为起着重要的作用。目前,采用特征工程的机器学习算法是检测分析网络入侵的常用方法,但是人工设计的特征往往会丢失有效载荷的重要信息;另外,网络攻击流量中的不同数据包信息在入侵检测中所起的作用是不同的,而现有算法大都对重要信息的捕捉能力不足。针对上述问题,提出了一种新的深度学习模型L2-AMNN,无需复杂的特征工程,直接提取原始网络流量的有效载荷数据作为样本,在双向长短时记忆神经网络基础上,引入双层注意力机制,捕获关键字节信息和数据包信息,生
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