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结合二次特征提取和LSTM-Autoencoder的网络流量异常检测方法
被引量：
37
1
作者
孙旭日
刘明峰
+2 位作者
程辉
彭博
赵宇飞
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期17-26,共10页
为解决大多数网络流量异常检测方法准确度低、误报率高等问题,提出一种基于长短期记忆网络自编码(LSTM-Autoencoder)的网络流量异常检测方法.首先,将真实网络流量从数据包和会话流级别两方面提取数据特征.为了丰富原始特征,采用离散小...
为解决大多数网络流量异常检测方法准确度低、误报率高等问题,提出一种基于长短期记忆网络自编码(LSTM-Autoencoder)的网络流量异常检测方法.首先,将真实网络流量从数据包和会话流级别两方面提取数据特征.为了丰富原始特征,采用离散小波变换(DWT)分解原始特征向量得到更高维特征.考虑真实网络环境可能存在异常数据,采用Grubbs准则对数据进行平滑操作,以防止非人为异常数据干扰训练LSTM-Autoencoder模型.使用已训练的LSTM-Autoencoder模型对训练数据进行重构,通过分析重构误差分布确定检测阈值.最后,对真实网络流量进行测试,分析了模型结构以及外部噪声对检测性能的影响,实验结果验证了所提方法的正确性.与其他基于数据重构的检测方法相比,所提方法具有更高的检测准确度和更优的检测性能.
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关键词
信息安全
长短期记忆网络
离散小波变换
自编码
Grubbs准则
数据重构量
异常检测
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职称材料
题名
结合二次特征提取和LSTM-Autoencoder的网络流量异常检测方法
被引量：
37
1
作者
孙旭日
刘明峰
程辉
彭博
赵宇飞
机构
国网山东省电力公司青岛供电公司
北京航空航天大学计算机学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期17-26,共10页
基金
国家自然科学基金(U1636211)。
文摘
为解决大多数网络流量异常检测方法准确度低、误报率高等问题,提出一种基于长短期记忆网络自编码(LSTM-Autoencoder)的网络流量异常检测方法.首先,将真实网络流量从数据包和会话流级别两方面提取数据特征.为了丰富原始特征,采用离散小波变换(DWT)分解原始特征向量得到更高维特征.考虑真实网络环境可能存在异常数据,采用Grubbs准则对数据进行平滑操作,以防止非人为异常数据干扰训练LSTM-Autoencoder模型.使用已训练的LSTM-Autoencoder模型对训练数据进行重构,通过分析重构误差分布确定检测阈值.最后,对真实网络流量进行测试,分析了模型结构以及外部噪声对检测性能的影响,实验结果验证了所提方法的正确性.与其他基于数据重构的检测方法相比,所提方法具有更高的检测准确度和更优的检测性能.
关键词
信息安全
长短期记忆网络
离散小波变换
自编码
Grubbs准则
数据重构量
异常检测
Keywords
information safety
long short term memory
discrete wavelet transform
autoencoder
Grubbs criterion
data reconstruction
anomaly detection
分类号
TP393.0 [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
结合二次特征提取和LSTM-Autoencoder的网络流量异常检测方法
孙旭日
刘明峰
程辉
彭博
赵宇飞
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
37
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