基于深度特征学习的网络流量异常检测方法

摘要：

针对网络流量异常检测过程中提取的流量特征准确性低、鲁棒性差导致流量攻击检测率低、误报率高等问题,该文结合堆叠降噪自编码器(SDA)和softmax,提出一种基于深度特征学习的网络流量异常检测方法.首先基于粒子群优化算法设计SDA结构两阶段寻优算法:根据流量检测准确率依次对隐藏层层数及每层节点数进行寻优,确定搜索空间中的最优SDA结构,从而提高SDA提取特征的准确性.然后采用小批量梯度下降算法对优化的SDA进行训练,通过最小化含噪数据重构向量与原始输入向量间的差异,提取具有较强鲁棒性的流量特征.最后基于提取的流量特征对softmax进行训练构建异常检测分类器,从而实现对流量攻击的高性能检测.实验结果表明:该文所提方法可根据实验数据及其分类任务动态调整SDA结构,提取的流量特征具有更高的准确性和鲁棒性,流量攻击检测率高、误报率低.

关键词：流量异常检测、深度学习、堆叠降噪自编码器、粒子群优化

所属期刊栏目：42

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省基础与前沿技术研究计划基金;信息工程大学新兴科研方向培育基金;信息工程大学科研项目

在线出版日期：2020-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：695-703