基于降噪自动编码器的僵尸网络检测模型

肖琦; 徐文龙

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目的:僵尸网络检测是网络安全领域所重点关注的,欲解决传统机器学习方法利用手动提取特征用于检测僵尸网络的效果不是特别理想的问题.方法:深度学习技术在自然语言处理和机器视觉等领域取得了令人瞩目的成就,故采用其中降噪自动编码器用于相关数据的自动特征提取.结果:我们提出了基于降噪自动编码器的僵尸网络检测模型,自动提取网络流量数据中的特征用于检测僵尸网络.结论:在最新的公开数据集下进行的大量实验表明,我们提出的模型在多个评价标准下较传统机器学习模型性能上有所提升.

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来源
《中国计量学院学报》 |2019年第2期|203-209|共7页
作者
肖琦; 徐文龙;
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作者单位

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计量学;
关键词
计量; 僵尸网络; 降噪自动编码器; 网络安全;

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