【摘 要】
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传统的网络异常流量检测方法往往存在特征选择差与泛化能力较弱等缺陷,导致检测精度较低。为此,提出了一种基于长短记忆网络(LSTM)与改进残差神经网络优化的异常流量检测方法。首先分析网络流量特征,通过预处理来降低网络流量特征值的差异性;然后设计了一种三层堆叠LSTM网络来提取不同深度的网络流量特征;最后设计了一种带跳跃连接线的改进残差神经网络对LSTM进行优化,改善了深度神经网络中的过拟合与梯度消失等
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61703349),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(No.2682017CX101),中国铁路总公司科技研究开发计划课题基金资助项目(No.N2018G062,No.K2018G011)。
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传统的网络异常流量检测方法往往存在特征选择差与泛化能力较弱等缺陷,导致检测精度较低。为此,提出了一种基于长短记忆网络(LSTM)与改进残差神经网络优化的异常流量检测方法。首先分析网络流量特征,通过预处理来降低网络流量特征值的差异性;然后设计了一种三层堆叠LSTM网络来提取不同深度的网络流量特征;最后设计了一种带跳跃连接线的改进残差神经网络对LSTM进行优化,改善了深度神经网络中的过拟合与梯度消失等缺点,从而提高网络异常流量检测的准确率。实验表明,所提方法具有较高的训练准确率,数据处理的可视性效果较好
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