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基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法
被引量:
1
1
作者
王正文
王俊峰
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期67-74,共8页
未知恶意流量是网络安全的重大安全挑战,对未知恶意流量的分类能够增强网络威胁识别能力,指导网络防御策略.未知恶意流量由于缺乏样本,无法满足现有的深度学习方法对大量数据的需要.本文提出了一种基于生成式零样本学习的未知恶意流量...
未知恶意流量是网络安全的重大安全挑战,对未知恶意流量的分类能够增强网络威胁识别能力,指导网络防御策略.未知恶意流量由于缺乏样本,无法满足现有的深度学习方法对大量数据的需要.本文提出了一种基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法.从原始的网络流量中提取出关键的恶意流量信息并转化为二维图像,提出将恶意流量的属性信息作为辅助语义信息,利用条件生成对抗网络生成类别样本.同时,本文还添加了类级别的对比学习网络,使得生成的类别样本质量更高并且更具有类间区分度.实验结果表明,该方法在未知恶意流量分类问题上平均准确率能够达到90%以上,具有较高的应用价值.
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关键词
零样本学习
未知恶意流量
生成对抗网络
对比学习
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职称材料
基于集成SVM和Bagging的未知恶意流量检测
被引量:
3
2
作者
赵静
李俊
+3 位作者
龙春
杜冠瑶
万巍
魏金侠
《计算机系统应用》
2022年第10期51-59,共9页
未知恶意网络流量检测是异常检测领域亟待解决的核心问题之一.从高速网络数据流中获取的流量数据往往具有不平衡性和多变性.虽然在恶意网络流量异常检测特征处理和检测方法方面已存在诸多研究,但这些方法在同时解决数据不平衡性和多变...
未知恶意网络流量检测是异常检测领域亟待解决的核心问题之一.从高速网络数据流中获取的流量数据往往具有不平衡性和多变性.虽然在恶意网络流量异常检测特征处理和检测方法方面已存在诸多研究,但这些方法在同时解决数据不平衡性和多变性以及模型检测性能方面仍存在不足.因此,本文针对未知恶意网络流量检测目前存在的困难,提出了一种基于集成SVM和Bagging的未知恶意流量检测模型.首先,针对网络流量数据的不平衡性,提出一种基于Multi-SMOTE过采样的流量处理方法,以提高流量处理后的特征质量;第二,针对网络流量数据分布的多样性,提出一种基于半监督谱聚类的未知流量筛选方法,以实现从具有多样分布的混合流量中筛选出未知流量;最后,基于Bagging思想,训练了集成SVM未知恶意流量检测器.实验结果表明,本文所提出的基于集成SVM与Bagging的未知流量攻击类型检测模型在综合评价(F1分值)上优于目前同类未知恶意流量检测方法,同时在不同数据集上具有较好的泛化能力.
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关键词
未知恶意流量
检测
Multi-SMOTE过采样
半监督谱聚类
集成学习
支持向量机
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职称材料
题名
基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法
被引量:
1
1
作者
王正文
王俊峰
机构
四川大学计算机学院
出处
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期67-74,共8页
基金
国家重点研发计划(2019QY1400)
国家自然科学基金(U2133208)。
文摘
未知恶意流量是网络安全的重大安全挑战,对未知恶意流量的分类能够增强网络威胁识别能力,指导网络防御策略.未知恶意流量由于缺乏样本,无法满足现有的深度学习方法对大量数据的需要.本文提出了一种基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法.从原始的网络流量中提取出关键的恶意流量信息并转化为二维图像,提出将恶意流量的属性信息作为辅助语义信息,利用条件生成对抗网络生成类别样本.同时,本文还添加了类级别的对比学习网络,使得生成的类别样本质量更高并且更具有类间区分度.实验结果表明,该方法在未知恶意流量分类问题上平均准确率能够达到90%以上,具有较高的应用价值.
关键词
零样本学习
未知恶意流量
生成对抗网络
对比学习
Keywords
Zero-shot learning
Unknown malicious traffic
Generative adversarial network
Contrastive learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于集成SVM和Bagging的未知恶意流量检测
被引量:
3
2
作者
赵静
李俊
龙春
杜冠瑶
万巍
魏金侠
机构
中国科学院计算机网络信息中心
中国科学院大学
出处
《计算机系统应用》
2022年第10期51-59,共9页
基金
国家自然科学基金(61672490)
文摘
未知恶意网络流量检测是异常检测领域亟待解决的核心问题之一.从高速网络数据流中获取的流量数据往往具有不平衡性和多变性.虽然在恶意网络流量异常检测特征处理和检测方法方面已存在诸多研究,但这些方法在同时解决数据不平衡性和多变性以及模型检测性能方面仍存在不足.因此,本文针对未知恶意网络流量检测目前存在的困难,提出了一种基于集成SVM和Bagging的未知恶意流量检测模型.首先,针对网络流量数据的不平衡性,提出一种基于Multi-SMOTE过采样的流量处理方法,以提高流量处理后的特征质量;第二,针对网络流量数据分布的多样性,提出一种基于半监督谱聚类的未知流量筛选方法,以实现从具有多样分布的混合流量中筛选出未知流量;最后,基于Bagging思想,训练了集成SVM未知恶意流量检测器.实验结果表明,本文所提出的基于集成SVM与Bagging的未知流量攻击类型检测模型在综合评价(F1分值)上优于目前同类未知恶意流量检测方法,同时在不同数据集上具有较好的泛化能力.
关键词
未知恶意流量
检测
Multi-SMOTE过采样
半监督谱聚类
集成学习
支持向量机
Keywords
unknown malicious traffic detection
Multi-SMOTE oversampling
semi-supervised spectral clustering
Bagging
support vector machine(SVM)
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法
王正文
王俊峰
《四川大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于集成SVM和Bagging的未知恶意流量检测
赵静
李俊
龙春
杜冠瑶
万巍
魏金侠
《计算机系统应用》
2022
3
下载PDF
职称材料
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