【摘 要】
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僵尸网络作为最具威胁的攻击平台之一,往往被用来发动大规模的网络攻击破坏活动。如何识别检测出僵尸网络,特别是未知的、潜伏期内的僵尸网络,是安全领域研究难点和热点。提
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0801601,2016YFB0801505)
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僵尸网络作为最具威胁的攻击平台之一,往往被用来发动大规模的网络攻击破坏活动。如何识别检测出僵尸网络,特别是未知的、潜伏期内的僵尸网络,是安全领域研究难点和热点。提出一种基于LSTM深度学习的僵尸网络检测模型,探究LSTM网络在僵尸网络检测领域的建模方法,研究该模型在基于网络流特征的僵尸网络检测性能,并与基于人工神经网络的检测方法进行比较。实验结果表明,文章提出的模型适用于高维空间信息模型的建立,提高了僵尸网络检测性能,提供了一种僵尸网络检测方法。该方法不关心网络流量内部载荷信息,不涉及网络流量隐私问题,且
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