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基于Attention-GRU的SHDoS攻击检测研究
1
作者
江魁
卢橹帆
+1 位作者
苏耀阳
聂伟
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第3期427-437,共11页
针对SHDoS发起变频攻击导致阈值检测方案失效的问题,文章提出一种基于Attention-GRU的深度学习模型。该模型首先利用改进的Borderline-SMOTE进行数据平衡处理,然后引入自注意力机制构建双层GRU分类网络,对预处理后的数据进行学习训练,...
针对SHDoS发起变频攻击导致阈值检测方案失效的问题,文章提出一种基于Attention-GRU的深度学习模型。该模型首先利用改进的Borderline-SMOTE进行数据平衡处理,然后引入自注意力机制构建双层GRU分类网络,对预处理后的数据进行学习训练,最后对SHDoS攻击流量进行检测。在CICIDS2018数据集和SHDo S自制数据集上进行验证,实验结果表明,文章所提模型的精确率分别为98.73%和97.64%,召回率分别为96.57%和96.27%,相较于未采用自注意力机制的模型,在精确率和召回率上有显著提升,相较于以往采用SMOTE或Borderline-SMOTE进行数据预处理的模型,文章所提模型的性能也是最佳的。
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关键词
SHDoS攻击
borderline
-
smote
过采样算法
自注意力机制
门控循环单元
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职称材料
题名
基于Attention-GRU的SHDoS攻击检测研究
1
作者
江魁
卢橹帆
苏耀阳
聂伟
机构
深圳大学信息中心
深圳大学电子与信息工程学院
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024年第3期427-437,共11页
基金
教育部未来网络创新研究与应用项目[2021FNB01001]。
文摘
针对SHDoS发起变频攻击导致阈值检测方案失效的问题,文章提出一种基于Attention-GRU的深度学习模型。该模型首先利用改进的Borderline-SMOTE进行数据平衡处理,然后引入自注意力机制构建双层GRU分类网络,对预处理后的数据进行学习训练,最后对SHDoS攻击流量进行检测。在CICIDS2018数据集和SHDo S自制数据集上进行验证,实验结果表明,文章所提模型的精确率分别为98.73%和97.64%,召回率分别为96.57%和96.27%,相较于未采用自注意力机制的模型,在精确率和召回率上有显著提升,相较于以往采用SMOTE或Borderline-SMOTE进行数据预处理的模型,文章所提模型的性能也是最佳的。
关键词
SHDoS攻击
borderline
-
smote
过采样算法
自注意力机制
门控循环单元
Keywords
SHDoS
attack
borderline
-
smote
oversampling
algorithm
self-attention
mechanism
gated
recurrent
unit
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention-GRU的SHDoS攻击检测研究
江魁
卢橹帆
苏耀阳
聂伟
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2024
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