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《中华工程物理研究院》 2019年
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基于卷积神经网络与SimHash的网络异常流量检测技术研究

张荣葳  
【摘要】:随着计算机与通讯技术之不断前进提高,原始仅用房军事用途的互联网已逐渐走入社会,成为人们生产生活离不开的重点部分。下半时,如拒绝服务攻击或勒索病毒等网络攻击手段给网络空间安全带来了英雄的隐患。表现一种可靠的检测网络攻击的一手,网络异常检测近些年来受到来自世界各地的研究员们越来越多之关爱。在过去的研究工作中多数之探测模型都是针对已经提取到的特色向量进行训练,这导致模型的末尾分类性能受流量特征设计的很大影响。为尽可能地规避这种影响,有的师选择利用人工神经网络来探测流量数据中生存的特别。然而,大多数检测模型基于一维卷积神经网络,且结构比较复杂,导致其存在检测率不够高或检测速度不快的欠缺。另外,受到神经网络模型固有的长短限制,大多数网络模型只能吸收固定长度的投入,难以检测出隐藏在数据包后部的恶意行为。针对检测率不够高或检测速度不快的题材,本文提出一种基于二维卷积神经网络的网络流量异常检测模型。模型将组成网络会话的多组数据包直接看成一个灰度二维图像,老大采用数据包方向上的一维卷积核和池化展开二维卷积运算,下一场再通过全连接层和softmax形成分类。前者能够提取数据包内的特色并加速计算速度,后者可领取会话的归纳性状。试验结果表明,该模型在ISCX2012多少集上与HAST-II以及TR-IDS等较新的网络异常检测模型对照,在到达更高的探测率的同时保持了较低的误报率,且检测速度可以有约三倍的升级。针对卷积模型仅能使用会话中有的流量数据的题材,咱们在上文模型的冷处理阶段引入了 SimHash值计算过程。他将数据包的数目部分替换为SimHash值,因而采用固定长度串保存整个包数据的特色信息。历经替换后,检测模型可以实现不依赖原始流量数据、仅依赖生成的SimHash值进行的攻击检测。在ISCX2012多少集上的试验表明,在将跨入数据包的载荷部分替换为SimHash值后,模型检测率虽略有回落,但依然能够有效完成异常检测的效益。对于无法保存流量数据的灵敏网络,存储SimHash值既能为前途新的检测模型对现阶段未知的攻击的剖析提供多少支撑,能够作为一种网络流量攻击取证的艺术手段。而对于可以保存流量数据的非敏感网络,利用SimHash还可以大幅减少网络全速运行时要求保存的数目量,因而提升固定存储空间下能够保留的网络会话的多少。
【学位授予单位】:中华工程物理研究院
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:TP393.06;TP183

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