基于多尺度注意力特征增強的異常流量檢測方法

摘要： 針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測方法存在特征冗余以及流量序列的時間依賴性，導(dǎo)致模型訓(xùn)練速度慢和檢測性能不佳等不足，提出一種基于多尺度注意力特征增強的異常流量檢測方法。首先，通過基于動態(tài)分組的特征選擇算法從流量數(shù)據(jù)中選出最優(yōu)特征集合。其次，使用密集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多尺度注意力特征提取網(wǎng)絡(luò)分別提取流量數(shù)據(jù)的局部和全局特征。最后，利用特征增強網(wǎng)絡(luò)增強局部和全局特征的區(qū)分度和整體表達的有效性，并... （共18頁）