基于自監(jiān)督圖神經網絡和混合神經網絡的入侵檢測
所屬分類：技術論文
上傳者：wwei
文檔大小：911 K
標簽： 自監(jiān)督學習 圖神經網絡 混合神經網絡
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文檔介紹：為了解決現(xiàn)有網絡入侵檢測方法在特征提取單一、數(shù)據(jù)依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監(jiān)督圖神經網絡和混合神經網絡的入侵檢測方法。首先，通過自監(jiān)督學習策略，利用圖卷積網絡提取網絡流量數(shù)據(jù)中的結構特征，增強模型在無標簽數(shù)據(jù)上的特征學習能力，從而降低對標注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經網絡提取網絡流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網絡建模時間依賴性，進行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設計了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，所提方法具有更高的準確率和F1值。
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