【摘 要】
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针对数据集中少数分类用例过采样问题,本文依据网络入侵行为具有时序特征的特点,将门控循环单元记忆模块引入递归神经网络当中,提出了一种基于记忆和时序的入侵检测网络模型
【机 构】
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国家工业信息安全发展研究中心,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F2018006).
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针对数据集中少数分类用例过采样问题,本文依据网络入侵行为具有时序特征的特点,将门控循环单元记忆模块引入递归神经网络当中,提出了一种基于记忆和时序的入侵检测网络模型——GRU-RNN模型。针对原始攻击数据具有离散性且分布较广的问题,对数据进行数值化及归一化的预处理操作,并对攻击的时序性进行分析,探讨门控循环单元在递归神经网络中应用于入侵检测的可行性,构建GRU-RNN网络模型,选取最优的损失函数、分类函数,提出了基于时序的不平衡学习入侵检测模型,用于检测具有时序特征的攻击行为。将模型应用在KDD数据集中进行
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