基于CNN結(jié)合BiGRU的惡意流量分類算法研究

摘要： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)是一項(xiàng)重要的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，惡意流量識(shí)別分類是網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的基礎(chǔ)。利用端口檢測(cè)技術(shù)、深度包檢測(cè)技術(shù)、特征工程機(jī)器學(xué)習(xí)算法檢測(cè)技術(shù)在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行流量識(shí)別分類已失效或不易實(shí)施，因此文中提出了結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)簡(jiǎn)化模型門控循環(huán)單元的惡意流量識(shí)別分類算法模型CNNBiGRU，運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN提取網(wǎng)絡(luò)流結(jié)構(gòu)特征和空間特征，雙向門控循環(huán)單元BiGRU提... （共9頁(yè)）

惡意流量分類深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雙向門控循環(huán)單元