基于堆叠卷积注意力的网络流量异常检测模型

摘要：

入侵检测系统(IDS)在发现网络异常和攻击方面发挥着重要作用,但传统IDS误报率较高,不能准确分析和识别异常流量.目前,深度学习技术被广泛应用于网络流量异常检测,但仅仅采用简单的深度神经网络(DNN)模型难以有效提取流量数据中的重要特征.针对上述问题,提出一种基于堆叠卷积注意力的DNN网络流量异常检测模型.通过堆叠多个以残差模块连接的注意力模块增加网络模型深度,同时在注意力模块中引入卷积神经网络、池化层、批归一化层和激活函数层,防止模型过拟合并提升模型性能,最后在DNN模型中得到输出向量.基于NSL-KDD数据集对模型性能进行评估,将数据集预处理生成二进制特征,采用多分类、二分类方式验证网络流量异常检测效果.实验结果表明,该模型性能优于KNN、SVM等机器学习模型和ANN、AlertNet等深度学习模型,其在多分类任务中识别准确率为0.8076,较对比模型提高0.0340～0.0975,在二分类任务中准确率和F1分数为0.8600和0.8638,较对比模型提高0.0130～0.0988和0.0306～0.1128.

关键词：网络流量异常检测、入侵检测系统、深度神经网络、堆叠卷积注意力、二进制特征

所属期刊栏目：48

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家重点研发计划2018YFB0804500

在线出版日期：2022-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：12-19