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基于复杂样本的安全态势要素分类架构
被引量：
1
1
作者
何春蓉
朱江
张欣
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第4期719-727,共9页
针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题,提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分,均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维,提...
针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题,提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分,均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维,提取其隐含特征;生成网络用于对降维后的样本进行重构,生成新的样本。在生成网络中引入混合密度模型优化其特征提取能力,提高重构数据的准确性。采用训练数据对该架构进行训练,训练后的编码网络作为分类器,识别样本类型;生成网络生成指定类别的样本数据,以平衡复杂样本中各类攻击样本的数量,提高分类精度。仿真结果表明,与其他对比模型相比,所提分类架构具有较好的降维效果和较高的态势要素分类精度。
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关键词
网络安全态势要素分类
混合密度模型
条件变分自编码器
深度神经网络
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职称材料
题名
基于复杂样本的安全态势要素分类架构
被引量：
1
1
作者
何春蓉
朱江
张欣
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第4期719-727,共9页
基金
国家自然科学基金(61271260,61301122)
重庆市科委自然科学基金(cstc2015jcyjA40050)。
文摘
针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题,提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分,均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维,提取其隐含特征;生成网络用于对降维后的样本进行重构,生成新的样本。在生成网络中引入混合密度模型优化其特征提取能力,提高重构数据的准确性。采用训练数据对该架构进行训练,训练后的编码网络作为分类器,识别样本类型;生成网络生成指定类别的样本数据,以平衡复杂样本中各类攻击样本的数量,提高分类精度。仿真结果表明,与其他对比模型相比,所提分类架构具有较好的降维效果和较高的态势要素分类精度。
关键词
网络安全态势要素分类
混合密度模型
条件变分自编码器
深度神经网络
Keywords
classification
of
network
security
situation
elements
mixture
density
network
s
conditional
variational
autoencoder
deep
neural
network
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于复杂样本的安全态势要素分类架构
何春蓉
朱江
张欣
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022
1
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