• 
<ul id="auswy"><sup id="auswy"></sup></ul>
  • 

  • <ul id="auswy"></ul>
    


    
    
    
                                    ACS880-07C
                            
    
            關注中國自動化產業發展的先行者！
            
    
                
				
                
                
                
            
    
        
    
    
    

    


    
    
    
        
        
        
        
       
					
    
				
    
					
    
												
    
							CAIAC 2025
						
    
												
    
							2024
						
    
												
    
							工業智能邊緣計算2024年會
						
    
												
    
							2023年工業安全大會
						
    
												
    
							OICT公益講堂
						
    
						
					
    
				
    
				
    
			
    
		
    
    

    


    
    
    

    


    
    
    
        
        當前位置：首頁 >> 名篇 >> 名家名篇

    
    

    
    
        
    名家名篇
    
    
    

    
    
        
    
            
    基于知識遷移的惡意流量檢測的研究與實現
    
            
    
                
      
                                                                
    • 作者：
      • 
                                        
    • 點擊數：414     發布時間：2024-11-15 21:20:16
      • 
                    
    • 分享到：
      • 
                
    
            
    
            
                            
    
                    在數字化和網絡化迅猛發展的時代，網絡安全問題日益突出，傳統惡意流量檢測方法已難應對復雜攻擊。本文提出了一種基于知識遷移的惡意流量檢測方法，以提高檢測的準確性和適應性。知識遷移利用已學知識處理新任務，提高了學習效率和性能。為了更好地實現對惡意流量的檢測，本文通過對比決策樹、隨機森林、支持向量機和卷積神經網絡（CNN）對NSL-KDD數據集的測試結果，發現CNN模型在準確率和F1值上顯著優于其他模型。本文進一步結合知識遷移的思想，將ImageNet數據集上預訓練好的模型VGG16和ResNet50，利用其已經學習好的特征檢測能力，凍結預訓練模型的權重，并在此基礎上添加自定義的全連接層和輸出層以適應對新的數據集CICIDS2017的處理。實驗表明知識遷移后的模型在新數據集上對惡意流量檢測的準確率超過99%，且訓練時間和數據需求顯著減少，證明了知識遷移在惡意流量檢測中的有效性。
                
    
            
        
                            
                                                    
    請登錄以后訪問所有功能！
    
                    登錄 
                    注冊
                
    

                        
                            
    
                    
    相關文章
    
                    
      
                                            
    
                
    
            
        
    



        
    
                            
    熱點新聞
    
                
            
                            
    推薦產品