【摘 要】
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针对攻击检测的深度学习方法越来越广泛使用,且有较好的效果,但训练样本量不足一直是很大的挑战,严重影响着对未知攻击的检测效果。基于UEBA思想,提出一种通用的面向用户流量
【基金项目】
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军委科技委基础加强项目(2019-JCJQ-ZD-113)
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针对攻击检测的深度学习方法越来越广泛使用,且有较好的效果,但训练样本量不足一直是很大的挑战,严重影响着对未知攻击的检测效果。基于UEBA思想,提出一种通用的面向用户流量行为的高效入侵检测方案,同时改进GAN,使其适用于网络流量领域。采集完全真实的用户行为流量,从原始流量中提取54个流级别的时间相关特征,为用户建立行为基线模型,从而检测异常行为。实验结果表明,当被保护的对象流量行为存在一定规律时,提出的基于生成对抗网络的异常流量检测算法检测效果较好。在3位用户中,2位的检测模型表现出较好的效果;在少量DoS
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