摘要
随着5G网络架构中移动业务推向网络边缘,在提高用户服务质量以及扩大服务覆盖范围的同时,也使得网络被攻击范围变得更宽,提高了网络受分布式拒绝服务(DDo S)等恶意攻击的风险。因此DDo S攻击检测成为了网络防御系统中的重要环节。本文提出了一种结合双向长短期记忆网络BiLSTM和自注意力机制Self Attention的DDo S攻击检测方法,自注意力机制可以为BiLSTM学习到的流量特征分配不同的权重,提取出流量的显著特征。通过入侵检测评估数据集ISCX2012对模型进行训练、评估,实验结果表明,该方法具有良好的性能。
出处
《网络安全技术与应用》
2022年第1期73-76,共4页
Network Security Technology & Application
基金
国家重点研发计划课题-可信自主的全域接入管控技术(2020YFB1807802)。
