基于CNN+GRU的網(wǎng)絡(luò)惡意流量檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)網(wǎng)絡(luò)惡意流量檢測(cè)精確度和效率低等問(wèn)題，提出了一種基于CNN+GRU算法的網(wǎng)絡(luò)異常流量檢測(cè)模型(CN-RU)。模型使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和門(mén)控循環(huán)單元來(lái)分別自動(dòng)化提取流量的空間和時(shí)間特征，全方位的收集網(wǎng)絡(luò)流量特征。模型使用多個(gè)小卷積核和少參數(shù)的門(mén)控循環(huán)單元來(lái)準(zhǔn)確提取流量特征的同時(shí)減小模型參數(shù)，達(dá)到提高檢測(cè)精度與效率的目的。實(shí)驗(yàn)使用ISCX IDS2012、CIC-IDS2017、U...