物联网中融合网络流量的恶意软件检测

针对物联网基础设施、应用程序和终端设备的攻击显著增加,物联网中的代表性恶意软件以产生恶意流量为主。对基于恶意软件字节序列构建的MalConv模型进行改进,与基于恶意流量特征的Bi-LSTM模型进行融合,实现了适用于物联网终端设备恶意软件检测的融合模型。实验结果表明,融合模型NT-MalConv具有更高的检测能力,检测准确率达95.17%;检测融合对抗样本时,NT-MalConv模型比MalConv改进模型的准确率提升了10.31%。