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基于混合双向LSTM的中间人攻击检测方法
被引量：
1
1
作者
郭晓军
梁添鑫
+1 位作者
靳玮琨
孙雨生
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第12期3560-3567,共8页
针对局域网中基于ARP协议的中间人攻击检测准确率低、误报率高、泛化性差的问题,提出一种结合极端随机树分类器(ETC)和改进注意力机制(IAM)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)的组合模型。利用ETC提取数据特征,通过改进的注意力机制模块处理...
针对局域网中基于ARP协议的中间人攻击检测准确率低、误报率高、泛化性差的问题,提出一种结合极端随机树分类器(ETC)和改进注意力机制(IAM)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)的组合模型。利用ETC提取数据特征,通过改进的注意力机制模块处理中间人攻击流量时间序列信息,将组合特征输入BiLSTM实现对中间人攻击的检测。实验结果表明,在Kitsune数据集中,该模型的中间人攻击检测准确率达99.98%,在自建Ooter数据集中为99.94%。相较于主流的中间人攻击检测算法,该方法具有更高的准确率、更低的误报率及更好的泛化性。
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关键词
中间人攻击
地址解析协议
深度学习
双向长短时记忆网络
注意力机制
极端随机树分类器
模型融合
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职称材料
题名
基于混合双向LSTM的中间人攻击检测方法
被引量：
1
1
作者
郭晓军
梁添鑫
靳玮琨
孙雨生
机构
西藏民族大学信息工程学院
西藏民族大学西藏网络空间治理研究基地
西藏民族大学西藏自治区光信息处理与可视化技术重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第12期3560-3567,共8页
基金
西藏自治区自然科学基金项目(XZ2019ZRG-36(Z))
西藏民族大学“藏秦喜马拉雅人才发展支持计划-杰出青年学者”基金项目(324011810216)
西藏民族大学“涉藏网络信息内容与数据安全团队”基金项目(324042000709)。
文摘
针对局域网中基于ARP协议的中间人攻击检测准确率低、误报率高、泛化性差的问题,提出一种结合极端随机树分类器(ETC)和改进注意力机制(IAM)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)的组合模型。利用ETC提取数据特征,通过改进的注意力机制模块处理中间人攻击流量时间序列信息,将组合特征输入BiLSTM实现对中间人攻击的检测。实验结果表明,在Kitsune数据集中,该模型的中间人攻击检测准确率达99.98%,在自建Ooter数据集中为99.94%。相较于主流的中间人攻击检测算法,该方法具有更高的准确率、更低的误报率及更好的泛化性。
关键词
中间人攻击
地址解析协议
深度学习
双向长短时记忆网络
注意力机制
极端随机树分类器
模型融合
Keywords
man-in-the-middle attack
address resolution protocol
deep learning
bidirectional long short-term memory
attention mechanism
extra trees classifier
model fusion
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
操作
1
基于混合双向LSTM的中间人攻击检测方法
郭晓军
梁添鑫
靳玮琨
孙雨生
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
1
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