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基于Attention-BiTCN的网络入侵检测方法
被引量：
9
1
作者
孙红哲
王坚
+1 位作者
王鹏
安雨龙
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第2期309-318,共10页
为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题,文章根据网络流量数据具有时序特征的特点,提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络(BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN)的网络入侵检测模型。首先,该模型对数...
为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题,文章根据网络流量数据具有时序特征的特点,提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络(BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN)的网络入侵检测模型。首先,该模型对数据集进行独热编码和归一化处置等预处理,解决网络流量数据离散性强和标度不统一的问题;其次,将预处理好的数据经双向滑窗法生成双向序列,并同步输入Attention-Bi TCN模型中;然后,提取双向时序特征并通过加性方式融合,得到时序信息被增强后的融合特征;最后,使用Softmax函数对融合特征进行多种攻击行为检测识别。文章所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验验证,多分类准确率分别达到99.70%和84.07%,优于传统网络入侵检测算法,且比其他深度学习模型在检测性能上有显著提升。
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关键词
入侵检测
注意力机制
BiTCN
双向滑窗法
融合特征
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职称材料
题名
基于Attention-BiTCN的网络入侵检测方法
被引量：
9
1
作者
孙红哲
王坚
王鹏
安雨龙
机构
空军工程大学防空反导学院
航天器在轨故障诊断与维修重点实验室
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第2期309-318,共10页
基金
国家自然科学基金[61703426,61876189]。
文摘
为解决网络入侵检测领域多分类准确率不高的问题,文章根据网络流量数据具有时序特征的特点,提出一种基于注意力机制和双向时间卷积神经网络(BiDirectional Temporal Convolutional Network,BiTCN)的网络入侵检测模型。首先,该模型对数据集进行独热编码和归一化处置等预处理,解决网络流量数据离散性强和标度不统一的问题;其次,将预处理好的数据经双向滑窗法生成双向序列,并同步输入Attention-Bi TCN模型中;然后,提取双向时序特征并通过加性方式融合,得到时序信息被增强后的融合特征;最后,使用Softmax函数对融合特征进行多种攻击行为检测识别。文章所提模型在NSL-KDD和UNSW-NB15数据集上进行实验验证,多分类准确率分别达到99.70%和84.07%,优于传统网络入侵检测算法,且比其他深度学习模型在检测性能上有显著提升。
关键词
入侵检测
注意力机制
BiTCN
双向滑窗法
融合特征
Keywords
intrusion detection
attention mechanism
BiTCN
bidirectional sliding window method
fusion feature
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention-BiTCN的网络入侵检测方法
孙红哲
王坚
王鹏
安雨龙
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
9
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