【摘 要】
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随着多种新型网络攻击方法层出不穷的涌现,传统的基于已有攻击类型建立检测模型的方法逐渐变得不太适用。深度学习具有强大的复杂函数拟合能力,近些年来,越来越多应用于异常流量检测领域。但同时,目前基于深度学习的异常流量检测方法还存在着一定的问题,如检测性能差、准确率低等。本文以提高异常流量检测的准确率为出发点,设计了基于LSTM（长短期记忆神经网络）的异常流量检测模型,并利用卷积神经网络对模型进行改进。主
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随着多种新型网络攻击方法层出不穷的涌现,传统的基于已有攻击类型建立检测模型的方法逐渐变得不太适用。深度学习具有强大的复杂函数拟合能力,近些年来,越来越多应用于异常流量检测领域。但同时,目前基于深度学习的异常流量检测方法还存在着一定的问题,如检测性能差、准确率低等。本文以提高异常流量检测的准确率为出发点,设计了基于LSTM（长短期记忆神经网络）的异常流量检测模型,并利用卷积神经网络对模型进行改进。主要工作有:为了解决异常流量检测问题,本文首先提出了一种基于LSTM的异常流量检测模型,该模型中误差通过“门”结构直接传递到下一层,避免梯度消失,解决流量特征的长距离依赖问题;同时,本文在该模型的基础上进行了相应改进,将卷积神经网络和长短期记忆网络结合,设计了VGG-LSTM模型（Visual Geometry Group+长短期记忆网络）,有效地发挥了卷积神经网络对空间局部特征的学习能力;最后,本文利用双向长短期记忆网络可以学习前后信息的能力对模型进行了进一步改进,设计了VGG-BILSTM（双向长短期记忆网络）模型。为了验证提出的LSTM模型、VGG-LSTM和VGG-BILSTM三种模型的性能,本文在NSL-KDD数据集上进行实验。实验结果指出,相比基于长短期记忆网络的模型,VGG-BILSTM模型对流量检测的准确率由91.48%提升至99.20%。实验结果表明,本文最终提出的VGG-BILSTM模型的特征提取能力得到加强,能够有效地检测出正常流量和各种异常流量。
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