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流量异常检测能够有效识别网络流量数据中的攻击行为,是一种重要的网络安全防护手段。近年来,深度学习在流量异常检测领域得到了广泛应用,现有的深度学习模型进行流量异常检测存在两个问题:一是数据受噪声影响导致检测鲁棒性差、准确率低;二是数据特征维度高以及模型参数多导致训练和检测速度慢。为了在降低流量数据噪声影响的基础上提高检测速度和准确性,本文提出了一种基于去噪自编码器(Denoising Auto Encoder,DAE)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的流量异常检测方法。首先设计了基于DAE的流量特征提取算法,采用小批量梯度下降算法对DAE进行训练,通过最小化含噪声数据的重构向量与原始输入向量间的差异,有效提取具有较强鲁棒性的流量特征,降低特征维度。然后设计了基于GRU的异常检测算法,利用提取的低维流量特征数据训练GRU,从而构建异常流量分类器,实现对攻击流量的准确检测。最后在NSL-KDD、UNSW-NB15、CICIDS2017数据集上的实验结果表明:与其他的机器学习、深度学习方法相比,本文所提方法的检测准确率最大提升了18.71%。同时,本文方法可以实现较高的精确率、召回率和检测效率,同时具有较低的误报率。在面对数据受到噪声破坏时,具有较强的检测鲁棒性。 相似文献
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针对现有异常检测方法因为预学习以及噪声敏感所导致的检测时间长和误报率高的问题,该文通过对现有异常检测案例进行分析,从平台异构性角度提出了一种异常检测的新方法:将程序分别运行在多个异构平台,正常程序的所有平台运行结果相同,而异常程序在不同平台显示出差异性。基于此,该文设计了一种面向异构化平台的轻量级程序异常检测方法,收集系统状态数据并利用特征工程构建对异常表征明显的多维矢量,采用标签编码和Max-Min归一化对数据预处理,计算数据间差异度并应用阈值规则比较分析判别异常。相比于无监督特征聚类方法,所提方法的检测准确率提升了13.12%且具有低误报率和较短的检测时间。 相似文献
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