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基于深度学习的网络恶意登录异常检测方法研究

         

摘要

针对网络恶意登录异常检测过程中对用户操作日志的特征提取准确率低、泛化性差所导致的网络攻击识别率低、网络管理员反馈不及时等问题,结合注意力机制以及循环神经网络,提出一种基于深度学习的网络恶意登录异常检测方法.该方法针对不同类型的用户操作日志,使用了word-level和char-level两种编码方式;使用LSTM模型提取用户操作日志中所蕴含的特征信息,以识别用户操作日志中的正常行为;通过注意力机制使模型更加关注操作正常的特征信息,同时过滤冗余操作,得到用户操作评分;设定阈值判断该日志流是否为恶意登陆,并同时反馈给网络管理员.实验结果表明,本文所提方法可针对不同用户日志进行编码,特征提取准确率高,网络恶意登陆异常检测的F1-Score达到了0.976.

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