【摘 要】
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随着互联网的高速发展,世界逐渐走向信息时代。互联网技术在政治、经济、民生等方面得到充分应用的同时也产生了一定的网络安全隐患。一些恶意用户为了获取利益使用攻击手段对网络用户造成威胁和损失。随着攻击手段的不断更新升级给用户造成的损失也越来越大,从而使当前的网络安全形势也越来越严峻。因此如何解决用户的网络安全问题,使用户网络免受不法分子的入侵和伤害成为众多学者研究的热点。基于统计分析、特征邻近、张量分解
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随着互联网的高速发展,世界逐渐走向信息时代。互联网技术在政治、经济、民生等方面得到充分应用的同时也产生了一定的网络安全隐患。一些恶意用户为了获取利益使用攻击手段对网络用户造成威胁和损失。随着攻击手段的不断更新升级给用户造成的损失也越来越大,从而使当前的网络安全形势也越来越严峻。因此如何解决用户的网络安全问题,使用户网络免受不法分子的入侵和伤害成为众多学者研究的热点。基于统计分析、特征邻近、张量分解等传统方法在解决用户的网络安全问题时,存在检测局限性、检测准确率低等问题。基于图计算的异常用户行为检测方法具有表示动态网络特征变化的强大能力,有助于在异常检测中对复杂网络数据的特征提取和特征学习,因此成为近年来异常行为检测的研究热点。本文针对图模型理论和深度学习方法进行学习,重点对基于图计算的异常行为检测方法展开研究,主要工作内容如下:首先,本文研究异常行为检测的基本原理和方法,学习涉及到的深度学习网络模型和相关的异常行为检测方法。同时,对数据集展开研究寻找应用广泛具有权威性的数据集,确定对异常行为检测方法的相关评价指标。其次,本文提出一种基于DPADS-Egonet-LSTM的异常行为检测方法更有效的检测动态网络中的异常行为。该方法首先对DPADS算法进行改进使其能够应用在动态网络中,通过计算图结构之间的差异度来反映网络变化趋势。同时,使用最小描述长度原理来描述图结构信息减少计算量,提高效率。然后根据Egonet网络特性分析动态网络结构变化,总结出图距离特征表示动态网络变化趋势,使用参数优化后的长短时记忆网络算法进行训练完成异常行为检测。在IDS2018数据集上进行实验,并与当前典型的异常行为检测方法对比,实验结果表明基于DPADS-Egonet-LSTM的异常行为检测方法的准确率高于其它方法,总体性能也更好,验证了本方法的有效性。最后,在基于DPADS-Egonet-LSTM的异常行为检测方法启发下进一步研究图计算的异常行为检测模型,提出基于GCN-Bi LSTM的异常行为检测方法。该方法首先将图结构、属性以及可以整个网络变化的信息引入到图神经网络模型中,使用图卷积神经网络作为特征提取器来提取网络中有用的图结构信息作为整个图的表示向量,同时对双向长短时记忆网络进行改进,融合了注意力机制来提高异常行为检测准确度,使用改进后的双向长短时记忆网络方法进行训练并结合提取到的特征信息完成异常行为检测。在IDS2017数据集上进行实验,并与当前典型的异常行为检测方法对比,实验结果表明基于GCN-Bi LSTM的异常行为检测方法的准确率有了进一步的提升,总体性能也更好,验证了本方法的有效性。
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