【摘 要】
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近年来,网络安全检测已经取得了很大的进步。然而,网络迅速的发展、流量分布的变化和数据样本中的噪声等问题都对现有方法提出了很大的挑战。针对此,提出了基于非对称分解卷积的网络安全检测(Network Security Detection Basedon Asymmetric Decomposed Convolution,ADC-NSD)方法。ADC-NSD方法根据对网络连接数据的训练与学习,生成区别常
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
【基金项目】
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江苏省高等学校自然科学研究项目重大项目(17KJA520004).
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近年来,网络安全检测已经取得了很大的进步。然而,网络迅速的发展、流量分布的变化和数据样本中的噪声等问题都对现有方法提出了很大的挑战。针对此,提出了基于非对称分解卷积的网络安全检测(Network Security Detection Basedon Asymmetric Decomposed Convolution,ADC-NSD)方法。ADC-NSD方法根据对网络连接数据的训练与学习,生成区别常态与危险状态的安全检测模型,通过对卷积神经网络中的卷积核进行分解,完成对数据进行解析和检测。最后,以KD
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