分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-05-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
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。该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,最后采用逻辑斯特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。