融合CNN-BiGRU和注意力机制的网络入侵检测模型

为提高网络入侵检测模型特征提取能力和分类准确率,提出了一种融合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)和注意力机制的网络入侵检测模型.使用CNN有效提取流量数据集中的非线性特征;双向门控循环单元(BiGRU)提取数据集中的时序特征,最后融合注意力机制对不同类型流量数据通过加权的方式进行重要程度的区分,从而整体提高该模型特征提取与分类的性能.实验结果表明:其整体精确率比双向长短期记忆网络(BiLSTM)模型提升了2.25%.K折交叉验证结果表明:该模型泛化性能良好,避免了过拟合现象的发生,印证了该模型的有效性与合理性.

融合改进自编码器和残差网络的入侵检测模型

互联网中存在大量隐私数据,因此防止网络入侵成为保护网络安全的关键问题。为提高网络入侵检测的准确率并解决其收敛慢问题,设计一种改进的堆叠自动编码器和残差网络(ISAE-ResNet)入侵检测模型。融合栈式自编码器和残差网络,首先将预处理后的数据输入到改进的栈式自编码器中,该栈式自编码器由2个副编码器和1个主编码器组成,数据经过副编码器和主编码器训练后重构出新的特征来防止过拟合问题;然后将解码层的权重捆绑到编码层进行优化,使模型参数减半来进行降维,提高模型的收敛速度;最后将处理过的数据输入到改进的残差网络中,并基于改进的ResNet网络设计一种加入软阈值函数的残差模块,通过降低数据中的噪声来提高模型准确率。在CIC-IDS-2017数据集上的实验结果表明,该模型准确率为98.67%,真正例率为95.93%,误报率为0.37%,损失函数值快速收敛至0.042,在准确率、真正例率、误报率和收敛速度方面均超过对比入侵检测模型,具有较高的有效性和可行性。

基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型

网络入侵检测系统对维护网络安全至关重要,目前针对只有较少异常标记网络数据的入侵检测场景的研究较少。基于数据的异常保持性,设计了基于异常保持的弱监督学习网络入侵检测模型WIDS-APL,该检测模型包含数据转换层、表征学习层、转换分类层和异常判别层4部分,利用一组可学习的编码器将样本映射到不同区域并压缩到超球体,利用异常样本的标签信息学习正常样本和异常样本的分类界限,得到样本的异常分数。在4个数据集上的测试结果表明了该模型的有效性和鲁棒性,相比4个主流算法,在AUC-ROC值上分别提升了4.80%,5.96%,1.58%和1.73%,在AUC-PR性能上分别提升了15.03%,2.95%,4.71%和9.23%。

基于分割点改进孤立森林的网络入侵检测方法

随着网络攻击的不断增多和日益复杂化,传统基于监督的网络入侵检测算法不能准确识别没有类别标记或特征不明显的网络访问链接,而对于无监督的网络入侵检测算法,也存在检测效率和准确率低等问题。针对如何进一步提升网络入侵检测性能,提出使用自编码器(AE)与分割点改进孤立森林模型对网络入侵进行检测。首先,对无监督自编码器进行L1正则化,以增强自编码器的稀疏性,通过学习数据内在结构,自适应地提取具有判别性的特征,完成入侵攻击的特征提取;然后,使用改进的孤立森林分离异常点,即使用最大化均值与标准差之商来确定分割点划分最佳超平面来构建隔离树,使隔离树在相关子空间中具有更强隔离异常值的能力,并通过遍历所有隔离树中数据点的平均路径长度得到异常得分来判定异常流量。在KDDCUP99和UNSW-NB15数据集上的实验结果表明,与6种传统无监督方法相比,该方法较传统孤立森林准确率和召回率均提升约20%,F1值和曲线下面积(AUC)值均提升约10%,较其他无监督方法相比大幅降低了误码率。

基于CNN-BiGRU-ResNet的网络入侵检测研究

网络入侵检测是网络安全中的一项重要工作,其主要是通过网络、系统等信息对入侵行为进行判断,它可以及时地发现网络中的攻击行为,传统的网络入侵检测方法存在准确率低并且误报率高的问题,针对上述问题,提出了一种融合双向门控循环单元(BiGRU)、卷积神经网络(CNN)以及残差网络(ResNet)的网络入侵检测方法,该方法通过双向门控循环单元对时间序列特征以及卷积神经网络和残差网络对局部空间特征的提取,利用softmax分类器获得最终的分类结果。实验表明,与基于GRU和ResNet等方法相比,该方法的网络入侵检测效果比较好,其准确率较高,误报率更低。

智能化网络入侵行为检测模型的设计和实现

针对网络入侵行为的危害,本文提出将人工智能技术应用于网络入侵行为检测系统,增强其对抗不断进化的网络入侵行为的能力。本文基于PyTorch技术,构建了一个智能化网络入侵行为检测模型,并对模型的代码实现进行了详细的阐述。同时,定义了一组性能评价指标,监督模型的训练和调优过程,确保模型对网络入侵行为检测的准确性和可靠性。

基于CNN-LSTM-Attention的工业控制系统网络入侵检测方法研究

随着各类网络攻击事件的增加,能源电力基础设施中工业控制系统安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。结合电力系统的特点,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和注意力(Attention)机制的CNN-LSTM-Attention网络入侵检测算法模型,通过在实验室仿真环境中构造和采集600 MW燃煤机组制粉系统在3种典型工况下受到网络攻击的运行状态数据集,对所提出的检测算法模型进行训练和评估。结果表明:相较于CNN、LSTM模型,所提出的入侵检测算法模型性能最优;模型准确率、精确率、召回率等评级指标均为最好,综合评价优于其他的入侵检测方法。该入侵检测算法模型具有较强的创新性和实用性。

基于注意力机制的残差网络入侵检测模型

针对现有网络入侵检测技术存在的数据不平衡导致检测准确率不足、实时性差和泛化性能低等问题,对基于ResNet(深度残差网络)的入侵检测模型进行改进。在ResNet的每个Dense(全连接)层后添加自注意力层,形成残差连接,旨在通过捕捉长距离依赖关系增强特征表示能力,同时提升网络的学习能力、灵活性和解释性。使用CIC-IDS-2017数据集对新模型进行验证,结果显示,模型的准确率为97.56%,真正例率为97.46%,误报率为4.00%,损失函数值快速收敛至0.044。本文模型与其他文献模型相比,真正例率平均提升约5.62百分点,准确率平均提升约3.94百分点。

基于多阶段特征选择和CNN-GRU的网络入侵检测模型

针对网络入侵检测数据中冗余特征多导致入侵检测准确率低的问题,本文提出了一种基于多阶段特征选择和CNN-GRU的网络入侵检测模型。首先,针对数据集的特征冗余,结合皮尔逊相关系数(PCC)和随机森林(RF)构建PCC-RF特征选择算法进行多阶段特征选择,构造最优特征子集。其次,利用卷积神经网络(CNN)对空间特征的强大提取能力和门控循环单元(GRU)的优秀时序特征提取能力,构建CNNGRU模型。最后,将最优特征子集输入到CNN-GRU模型中进行训练。使用UNSW-NB15数据集进行实验,实验结果表明:数据集在经过PCC-RF特征处理算法后,维度更低,效果更佳,本文所提模型检测准确率达到84.72%。

物联网场景下基于蜜场的分布式网络入侵检测系统研究

为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题,基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先,结合卷积块注意力模块的特点,构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型,从而提高模型的识别能力。其次,利用联邦学习下的模型训练方案,提高模型的泛化能力。最后,基于蜜场对边缘节点的异常流量检测模型进行更新迭代,从而提高系统对新型攻击流量的识别准确度。实验结果表明,所提系统不仅能有效检测出网络流量中的异常行为,还可以持续提高对异常流量的检测性能。

基于生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测

针对网络入侵检测领域存在检测准确率低的问题,研究异常流量样本少和分类器性能不佳时的入侵检测模型,提出一种基于改进生成对抗网络和混合时空神经网络的入侵检测模型。改进生成对抗网络通过学习异常流量样本的分布特性,生成具有特定标签的人工异常流量样本;融合卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络提取攻击流量的时空融合特征,利用注意力机制对时空融合特征进行加权,构建混合时空神经网络对网络流量进行分类预测。在UNSW-NB15数据集上对所提模型进行仿真实验,准确率和F1分数分别为92.93%和94.81%,表明所提模型能够有效改善原始数据集中的类别不平衡性问题,提高对异常流量样本的检测能力和网络入侵的检测准确率。

无线传感网络中一种基于RF-GAN模型的入侵检测算法

针对现有无线传感网络入侵检测算法存在的效率低、精度差等问题,提出基于RFGAN模型的无线传感网络入侵检测算法。首先,采集无线传感网络运行数据,通过去噪、缺失补偿等步骤,完成对原始数据的预处理;然后,利用RF-GAN模型提取无线传感网络运行特征;最后,通过提取特征与检测标准的匹配,得出网络入侵检测结果。理论分析及实验结果表明:优化设计方法的入侵类型误检率明显更低,入侵数据量检测误差为0.015GB,相较于现有检测算法具有一定优势。

基于卷积神经网络的网络入侵检测技术研究

网络入侵是指非授权访问和恶意攻击网络系统的行为,对网络和数据安全构成威胁。为了保护网络系统免受入侵的危害,设计和实现一个高效准确的网络入侵检测系统至关重要。因此,提出了一个基于深度学习的端到端网络入侵检测框架,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取和分类能力来识别网络流量中的恶意行为。使用公开的网络入侵检测数据集对该框架进行实验评估,并对系统性能进行了分析和比较。实验结果表明,所提出的基于CNN的网络入侵检测系统在准确性和效率方面取得了良好的表现,能够有效地检测和分类各种网络入侵行为。

基于改进K-means数据聚类算法的网络入侵检测

随着入侵手段的不断更新和升级,传统入侵检测方法准确率下降、检测时间延长,无法满足网络防御要求。为此,提出一种经过改进K均值(K-means)数据聚类算法,以应对不断升级的网络入侵行为。先以防火墙日志为基础转换数值,然后基于粒子群算法求取最优初始聚类中心,实现K-means数据聚类算法的改进;最后以计算得出的特征值为输入项,实现对网络入侵行为的精准检测。结果表明:K-means算法改进后较改进前的戴维森堡丁指数更小,均低于0.6,达到了改进目的。改进K-means算法各样本的准确率均高于90%,相对更高,检测时间均低于10 s,相对更少,说明该方法能够以高效率完成更准确的网络入侵检测。

面向网络入侵检测的对抗攻击系统

该项目研究多种白盒攻击算法生成白盒对抗样本的效率,同时运用生成对抗网络(GAN)技术来生成黑盒对抗样本,并且通过构建网络入侵检测模型包括误用检测和异常检测模型,来测试这些生成的对抗样本在面对多种不同入侵检测模型时的攻击的成功率,最终构建一个网络入侵检测系统的对抗样本生成器(包含白盒和黑盒对抗样本)。

基于机器学习的网络入侵检测与分类系统研究

针对传统网络入侵检测系统在处理高维度和复杂网络环境下的动态入侵行为时存在的效率和准确性不足的问题,提出了一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)算法。该算法专注于提高网络流量数据的特征提取和分类准确性,特别是针对先进持续性威胁(APT)和零日攻击等难以检测的网络入侵行为的准确度。通过构建一个深层卷积网络结构,研究旨在实现对复杂网络行为模式的高效识别和分类。研究的核心在于设计一个多层的CNN架构,该架构通过多个卷积层和池化层有效提取网络流量数据中的关键特征,并通过全连接层实现对这些特征的综合判断和分类。实验结果显示,该CNN模型在识别和分类网络入侵行为方面,特别是对APT和零日攻击的检测方面,展现了显著的优势。研究不仅提高了网络入侵检测的准确性和效率,也为深度学习技术在网络安全领域的应用提供了新的方向。

基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。

基于Transformer-XL-DNN的网络入侵检测方法

网络入侵检测(NIDS)是保障网络安全的重要手段。目前,基于深度学习的网络入侵检测方法难以高效捕捉数据时序特征,存在分类准确性和实时性难以平衡的问题。提出了一种基于Transformer-XL和DNN的混合模型Transformer-XL-DNN。该模型采用Transformer-XL多头注意力机制对网络流量数据的全局特征进行初步提取,利用其独有的循环机制和位置编码方法高效地捕捉特征之间的时序信息。采用Transformer-XL的残差连接对这些数据特征进行恒等映射,以应对模型中的梯度消失和网络退化问题。采用DNN模型提取深层抽象特征,通过Softmax分类器输出分类结果。同时,采用自适应过采样方法(ADASYN)使网络攻击流量和正常流量保持相对均衡,解决网络入侵检测训练数据集数据不平衡的问题。实验表明,在NSL-KDD数据集上TransXL-DNN的二分类准确率达到90.26%,明显优于TCN-DNN、BiLSTM-DNN、Transformer-DNN等网络入侵检测模型。

基于改进Retinex-Net的电力系统网络入侵检测方法研究

由分解网络、增强网络和图像重建构建而成的改进Retinex-Net神经网络模型,在电力系统网络入侵检测过程中,将图片从RGB空间域中转换至HSV空间域,利用V分量对其进行处理,之后在分解、强化、降噪的操作下,从RGB中输出增强后的图片,将其作为实现电力设备状态感知的重要条件,为后续的电力系统网络入侵检测奠定坚实的基础。以改进Retinex-Net为基础进行电力系统网络入侵检测方法研究,旨在通过利用Retinex-Net端到端的可训练低亮度图像,达到增强网络的目的,提高电力系统网络的故障检测能力,从而形成高效的电力系统网络入侵检测方法。

深度学习在网络入侵检测系统中的实用性与效率研究

随着信息技术的发展和广泛应用,网络入侵已经成为互联网安全领域的重要挑战之一。首先通过建立无线通信网络数据处理模块,对原始网络数据进行预处理和转换,以提取具有高信息含量的特征。其次选择适合的深度学习模型架构,并设计参数配置和训练策略。再次对深度学习模型进行训练并优化模型的参数和权重实现对网络数据的深入分析和准确识别入侵行为。最后采用模型集成技术将多个深度学习模型结合起来,以提升入侵检测智能体的性能和鲁棒性。实验结果表明:深度学习模型在准确率和效率方面优于其他模型。