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基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究
1
作者
马自强
崔梦真
+1 位作者
杨天宇
张宁宁
《通信学报》
北大核心
2025年第8期193-204,共12页
针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对原始流量...
针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对原始流量分别提取空间特征和时序特征。在分支融合方面,采用交叉多头自注意力机制来利用分支间的关联性,并获得有效的特征融合。最终输入全连接层中进行网络恶意流量分类。在公开数据集USTC-TFC2016上的广泛实验表明,所提模型在准确率、精确度、召回率和F1值等关键性能指标上均表现出显著优势;在针对新型恶意流量的在线学习能力评估中,所提模型同样表现出优越的性能。
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关键词
流量分类
并联分支联合
双向长短期记忆网络
交叉多头自注意力机制
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职称材料
题名
基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究
1
作者
马自强
崔梦真
杨天宇
张宁宁
机构
宁夏
大学信息工程学院
宁夏
大数据与人工智能省部共建协同创新
中心
宁夏
“东数西算”人工智能与信息安全重点实验室
国家互联网应急中心宁夏分中心
出处
《通信学报》
北大核心
2025年第8期193-204,共12页
基金
宁夏自然科学基金资助项目(No.2020AAC03035)。
文摘
针对单分支模型无法完整表述流量信息且并联分支模型无法很好地融合各个支路提取特征的问题,提出了一种基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类模型。在特征提取方面,采用分裂注意力残差网络和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)对原始流量分别提取空间特征和时序特征。在分支融合方面,采用交叉多头自注意力机制来利用分支间的关联性,并获得有效的特征融合。最终输入全连接层中进行网络恶意流量分类。在公开数据集USTC-TFC2016上的广泛实验表明,所提模型在准确率、精确度、召回率和F1值等关键性能指标上均表现出显著优势;在针对新型恶意流量的在线学习能力评估中,所提模型同样表现出优越的性能。
关键词
流量分类
并联分支联合
双向长短期记忆网络
交叉多头自注意力机制
Keywords
traffic classification
parallel branch joint
bidirectional long short-term memory network
cross multi-head self-attention mechanism
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并联分支联合编码的网络恶意流量分类研究
马自强
崔梦真
杨天宇
张宁宁
《通信学报》
北大核心
2025
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