基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:wwei
文檔大小:911 K
標(biāo)簽: 自監(jiān)督學(xué)習(xí) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹:為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法在特征提取單一、數(shù)據(jù)依賴強(qiáng)以及模型泛化能力差等方面的問題,提出了一種基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法。首先,通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)策略,利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)特征,增強(qiáng)模型在無標(biāo)簽數(shù)據(jù)上的特征學(xué)習(xí)能力,從而降低對標(biāo)注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力。其次,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取網(wǎng)絡(luò)流量中時間序列的空間特征,并通過長短時記憶網(wǎng)絡(luò)建模時間依賴性,進(jìn)行多視角特征提取,提高檢測的全面性。最后,設(shè)計了一種特征融合策略,豐富模型特征表示,提升模型魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法具有更高的準(zhǔn)確率和F1值。
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