基于BBNN的网络攻击文本自动化分类方法

欧昀佳; 周天阳; 朱俊虎; 臧艺超

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基于BBNN的网络攻击文本自动化分类方法

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基于描述文本的网络攻击自动化分类是实现APT攻击知识智能抽取的重要基础.针对网络攻击文本专业词汇多、难识别,语义上下文依赖强、难判断等问题提出一种基于上下文语义分析的文本词句特征自动抽取方法,通过构建BERT与BiLSTM的混合神经网络模型BBNN(BERT and BiLSTM Neural Network),计算得到网络攻击文本的初步分类结果,再利用方差过滤器对分类结果进行自动筛选.在CAPEC(Common Attack Pattern Enumeration and Classifica-tion)攻击知识库上的实验结果显示,该方法的准确率达到了79.17％,相较于单一的BERT模型和BiLSTM模型的分类结果分别提高了7.29％和3.00％,实现了更好的网络攻击文本自动化分类.

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来源
《信息工程大学学报》 |2021年第1期|44-50|共7页
作者
欧昀佳; 周天阳; 朱俊虎; 臧艺超;
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作者单位

信息工程大学河南郑州 450001;

信息工程大学河南郑州 450001;

信息工程大学河南郑州 450001;

信息工程大学河南郑州 450001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
神经网络; APT网络攻击; 文本分类;

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