隨著信息技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)資源與服務(wù)越來越豐富,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為生產(chǎn)生活不可或缺的重要部分。與此同時,網(wǎng)絡(luò)攻擊的復(fù)雜度和危害程度也不斷變高,傳統(tǒng)基于特征的被動式網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測手段存在不足。為此,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測方法,其對實時獲取的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、規(guī)則后,利用DNN訓(xùn)練完成后保存的行為模型,對輸入的數(shù)據(jù)進行正�；虍惓５亩诸惙治觥嶒灡砻�,該方法具有較好的準(zhǔn)確度。 

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

總體方案

模型訓(xùn)練損失變化圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知與預(yù)測[J]. 高澤芳,胡娜.  移動通信. 2018(11)
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[4]多階段大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)攻擊下的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估方法研究[J]. 唐贊玉,劉宏.  計算機科學(xué). 2018(01)
[5]基于Deep Learning網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢感知建模方法研究[J]. 周長建,司震宇,邢金閣,劉海波.  東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報. 2013(05)

碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估與預(yù)測關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳雷.解放軍信息工程大學(xué) 2015



本文編號：3679397