网络攻击检测的门控记忆网络方法
Gated memory network approach for Web attack detection
陆军工程大学, 南京 210007
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。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logistic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。
基金项目
国家重点研发计划基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0169
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2454-2457,2468
文章编号: 1001-3695(2019)08-045-2454-04
发布历史
[2019-08-05] 印刷出版
引用本文
王家宝, 徐伟光, 周振吉, 等. 网络攻击检测的门控记忆网络方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2454-2457,2468. (Wang Jiabao, Xu Weiguang, Zhou Zhenji, et al. Gated memory network approach for Web attack detection [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2454-2457,2468. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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