随着物联网技术的广泛应用,针对物联网设备计算和存储能力受限的特性,设计一种高精度、轻量化的恶意流量识别方法,对于保障物联网设备的安全具有重要意义.本文提出一种基于会话中数据包的灰度图片转换方法(Packets in a Session to Gray...随着物联网技术的广泛应用,针对物联网设备计算和存储能力受限的特性,设计一种高精度、轻量化的恶意流量识别方法,对于保障物联网设备的安全具有重要意义.本文提出一种基于会话中数据包的灰度图片转换方法(Packets in a Session to Grayscale Image,PS2GI)用来生成以原始流量数据构建的灰度图片,同时提出一种基于简化混合VisionTransformer(Simplified Hybrid Vision Transformer,SHViT)深度学习模型中的注意力机制的方式用来实现高精度、轻量化的恶意流量识别方法.实验结果表明,使用SHViT模型在IoT-23数据集上对比ViT模型在多分类情况的准确率降低0.17%,达到99.70%,模型的推理时间增加33.8%,达到6.37ms,但是模型的参数量降低68.1%,达到3.06M,同时模型的计算量降低41.7%.展开更多
文摘随着物联网技术的广泛应用,针对物联网设备计算和存储能力受限的特性,设计一种高精度、轻量化的恶意流量识别方法,对于保障物联网设备的安全具有重要意义.本文提出一种基于会话中数据包的灰度图片转换方法(Packets in a Session to Grayscale Image,PS2GI)用来生成以原始流量数据构建的灰度图片,同时提出一种基于简化混合VisionTransformer(Simplified Hybrid Vision Transformer,SHViT)深度学习模型中的注意力机制的方式用来实现高精度、轻量化的恶意流量识别方法.实验结果表明,使用SHViT模型在IoT-23数据集上对比ViT模型在多分类情况的准确率降低0.17%,达到99.70%,模型的推理时间增加33.8%,达到6.37ms,但是模型的参数量降低68.1%,达到3.06M,同时模型的计算量降低41.7%.
