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基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法
1
作者
刘会景
唐永旺
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期376-382,389,共8页
针对当前基于深度学习的方法对于网络流量表征和泛化能力方面较弱的问题,提出一种基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法。该文将原始流量以会话流为单位进行切分,构建全局层次化特征融合框架,并行提取会话流空间和时...
针对当前基于深度学习的方法对于网络流量表征和泛化能力方面较弱的问题,提出一种基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法。该文将原始流量以会话流为单位进行切分,构建全局层次化特征融合框架,并行提取会话流空间和时间特征进行残差融合;设计会话记录多分类为主任务,会话流多分类和会话流对是否为上下文关系为辅助任务的多任务学习框架;输入会话流对进行训练和预测。在TON_IoT数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为94.35%和91.96%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率较低。
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关键词
深度学习
时间
特征
空间
特征
层次化特征融合
多任务学习
异常流量
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题名
基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法
1
作者
刘会景
唐永旺
机构
乌鲁木齐职业大学
中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第9期376-382,389,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51774291)
国家自然科学基金地区科学基金项目(51864045)
+2 种基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2021D01F53)
青岛中油华东院安全环保有限公司课题项目(AQ20170807)
乌鲁木齐“人才工程”重点培养对象项目(20191010)。
文摘
针对当前基于深度学习的方法对于网络流量表征和泛化能力方面较弱的问题,提出一种基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法。该文将原始流量以会话流为单位进行切分,构建全局层次化特征融合框架,并行提取会话流空间和时间特征进行残差融合;设计会话记录多分类为主任务,会话流多分类和会话流对是否为上下文关系为辅助任务的多任务学习框架;输入会话流对进行训练和预测。在TON_IoT数据集上验证,二分类和多分类的准确率分别为94.35%和91.96%,相较于对比方法,在准确率和精度最优时误报率较低。
关键词
深度学习
时间
特征
空间
特征
层次化特征融合
多任务学习
异常流量
Keywords
Deep learning
Temporal feature
Spatial feature
Hierarchical feature fusion
Multi-task learning
Anomaly network traffic
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于全局层次化特征融合和多任务学习的异常流量检测方法
刘会景
唐永旺
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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