基于GRU-RNN的网络入侵检测方法 |
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作者单位: | 国家工业信息安全发展研究中心,北京100040;哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨150001 |
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摘 要: | 针对数据集中少数分类用例过采样问题,本文依据网络入侵行为具有时序特征的特点,将门控循环单元记忆模块引入递归神经网络当中,提出了一种基于记忆和时序的入侵检测网络模型——GRU-RNN模型。针对原始攻击数据具有离散性且分布较广的问题,对数据进行数值化及归一化的预处理操作,并对攻击的时序性进行分析,探讨门控循环单元在递归神经网络中应用于入侵检测的可行性,构建GRU-RNN网络模型,选取最优的损失函数、分类函数,提出了基于时序的不平衡学习入侵检测模型,用于检测具有时序特征的攻击行为。将模型应用在KDD数据集中进行实验测试,表明与其他不平衡学习方法相比,本模型具有更好的识别率与收敛性。
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关 键 词: | 入侵检测 时序神经网络 优化函数 门控循环单元 One-hot编码 拒绝服务攻击 深度学习 |
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