【摘 要】
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m现有的网络攻击检测方法有静态检测和动态检测,但两者都存在一些不足,都过 多地依赖于规则,存在误报率高的问题.针对传统的网络攻击检测的不足,文章将卷积神经网 络技术引入
【机 构】
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同济大学软件学院,上海观安信息技术股份有限公司,61660部队
【基金项目】
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国家自然科学基金[61772371]
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m现有的网络攻击检测方法有静态检测和动态检测,但两者都存在一些不足,都过 多地依赖于规则,存在误报率高的问题.针对传统的网络攻击检测的不足,文章将卷积神经网 络技术引入网络攻击检测领域.文章首先介绍了卷积神经网络的基本原理;接着将提取的日志 特征映射到一组灰度图中进行异常检测,将网络攻击特征映射成灰度图.通过Ka fk a每十分钟 读取大数据平台中的各项应用日志,按天将日志存入本地服务器,将相应的特征生成最新特征 库并映射到灰度图,通过卷积运算可以降低噪声数据使得原始信号特征增强,从而使所学特征 能更好地
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