發(fā)布時(shí)間：2023-11-18 08:41

　　隨著當(dāng)今社會(huì)邁入信息化時(shí)代,保護(hù)網(wǎng)絡(luò)空間安全變得越來(lái)越重要。近年來(lái),新型網(wǎng)絡(luò)攻擊方法頻頻出現(xiàn),嚴(yán)重威脅著人們的財(cái)產(chǎn)安全和國(guó)家的信息安全。因此,基于異常的入侵檢測(cè)系統(tǒng)以其檢測(cè)未知攻擊的能力得到了廣泛的重視。但是大多數(shù)基于異常的入侵檢測(cè)技術(shù)都僅局限于單個(gè)數(shù)據(jù)包頭部特征以及一定大小窗口內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特征,很少有工作以流(Flow)為單位提取特征,也很少有工作利用載荷中包含的攻擊信息�；谝陨锨闆r,論文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)流跨層特征的深度入侵檢測(cè)方法,它在特征提取階段,首先將一系列數(shù)據(jù)包整合為一個(gè)流,然后利用特征統(tǒng)計(jì)提取頭部特征,利用文本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取載荷特征。之后,將兩部分特征進(jìn)行拼接后,使用梯度提升算法進(jìn)行回歸訓(xùn)練,建立預(yù)測(cè)模型。最后,使用大量實(shí)驗(yàn)評(píng)估了方法的有效性。

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