基于知識遷移的惡意流量檢測的研究與實現-名家名篇-控制網

<source id="nqvhe"></source><xmp id="nqvhe"></xmp>

<source id="nqvhe"></source>

關注中國自動化產業發展的先行者！

今日頭條

官方微信

官方抖音

技術頻道

工業安全工業無線運動控制與伺服系統人機界面機器視覺自動化軟件工廠信息化變頻器與軟啟動器儀器儀表嵌入式系統傳感器工業以太網現場總線 DCS/FCS/SCADA PLC /PAC/PCC/RTU 工控機電源 SCADA-RTU 電氣聯接低壓電器

行業頻道

新能源電力冶金化工機床包裝電梯物流倉儲紡織印刷航空航天電子制造汽車制藥/醫療智慧交通節能環保石油天然氣市政智能裝備

技術頻道

行業頻道

新能源電力冶金化工機床包裝電梯物流倉儲紡織印刷航空航天電子制造汽車制藥/醫療智慧交通節能環保石油天然氣市政智能裝備

名家名篇

基于知識遷移的惡意流量檢測的研究與實現

作者：
點擊數：87 發布時間：2024-11-15 21:20:16
分享到：

在數字化和網絡化迅猛發展的時代，網絡安全問題日益突出，傳統惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經網絡（CNN）對NSL-KDD數據集的測試結果，發現CNN模型在準確率和F1值上顯著優于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數據集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數據集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數據集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數據需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。

關鍵詞：網絡安全 , 機器學習 , 卷積神經網絡 , 知識遷移 , 惡意流量檢測

請登錄以后訪問所有功能！
登錄注冊

技術頻道

行業頻道

熱門頻道

技術頻道

行業頻道

熱門頻道

名家名篇

相關文章

熱點新聞

推薦產品