基于改进的注意力机制BiLSTM网络入侵检测方法研究

来源 :刘旭东 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tangwang1986
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随着网络技术的快速发展,人们对于网络的使用也更加频繁,网络安全问题也逐渐成为一个日益严重的问题。入侵检测是网络安全中常用的检测方法,近年来成为抵御网络威胁的重要手段,各种规模的网络入侵检测系统广泛应用于企业和政府中。传统的入侵检测方法大多是基于规则匹配、统计学等方法的,在面对大量数据时检测效果不好。近年来机器学习、深度学习的方法应用到入侵检测领域,成为一个热门的研究方向。本文在分析常用的入侵检测算法、特征处理方法以及入侵检测方法研究的测试数据集等相关知识基础上,提出了基于注意力机制的双向长短时记忆网络入侵检测方法。本文的主要工作内容如下:1、对KDD CUP 99数据集进行分析,并根据网络数据延迟要求高、数据维度较高的问题,分别采用特征选择和特征提取的方法进行特征处理,根据特征融合的思想,将特征提取和特征选择后的特征进行融合,进一步结合多层感知器分类算法验证特征融合方法的有效性。2、针对网络数据的时序性的特性,将带有注意力机制的双向长短时记忆网络应用到网络入侵检测,构建了基于AM-BiLSTM网络的入侵检测框架,通过实验分析在不同网络结构下,该模型的准确率、精确率、召回率等多个检测分类指标。实验结果表明,与基于长短时记忆网络和卷积神经网络的检测算法相比,该模型有更好的检测效果。3、针对AM-LSTM在多个时间步内对输入子窗口特征的关注程度不够的问题,本文引入了 PSO算法,提出一种改进注意力的方法,对不同时间步的输入数据给予不同的注意力权重,并通过与层次注意力模型进行对比,实验表明该方法具有一定的有效性。
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