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基于深度學習的網(wǎng)絡攻擊行為檢測與分類模型
李衛(wèi)東; 朱蘇加 河北經(jīng)貿(mào)大學信息技術學院; 河北石家莊050061; 河北省科學院地理科學研究所/河北省地理信息開發(fā)應用工程技術研究中心; 河北石家莊050011
- 網(wǎng)絡攻擊
- 網(wǎng)絡安全
- 分類預測
- 深度學習
- keras
摘要：傳統(tǒng)網(wǎng)絡攻擊檢測系統(tǒng)主要依靠靜態(tài)規(guī)則檢測網(wǎng)絡行為,難以動態(tài)適應不斷發(fā)展的網(wǎng)絡攻擊,機器學習技術越來越多地應用于安全領域。本文設計了一個基于Keras框架的多層網(wǎng)絡攻擊分類與檢測模型,運用了恰當?shù)臄?shù)據(jù)處理技術,達到了較高的分類精度。
- 網(wǎng)絡攻擊
- 網(wǎng)絡安全
- 分類預測
- 深度學習
- keras
摘要：傳統(tǒng)網(wǎng)絡攻擊檢測系統(tǒng)主要依靠靜態(tài)規(guī)則檢測網(wǎng)絡行為,難以動態(tài)適應不斷發(fā)展的網(wǎng)絡攻擊,機器學習技術越來越多地應用于安全領域。本文設計了一個基于Keras框架的多層網(wǎng)絡攻擊分類與檢測模型,運用了恰當?shù)臄?shù)據(jù)處理技術,達到了較高的分類精度。
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