47、网络攻击流量检测与优化算法解析

网络攻击流量检测与优化算法解析

在当今数字化时代，网络安全问题日益凸显，攻击流量检测和优化算法的研究变得至关重要。本文将介绍两种不同的技术，一种是用于单包攻击流量检测的HNOP方法，另一种是用于非线性无约束问题优化的TROPHY算法。

HNOP：单包攻击流量检测方法

1. 分层节点跳跃映射方法

分层节点跳跃映射方法基于三种嵌入操作，将分层节点跳跃结构映射到三个嵌入层。
- 分段嵌入层 ：处理0级节点，维护页面跳跃信息。
- 位置嵌入层 ：处理1级节点，维护“主机 - 路径 - 资源”的跳跃顺序。
- 标记嵌入层 ：处理2级节点，将每个特定单词向量化。

长度为n的分层节点跳跃结构可获得三种不同的向量表示：
- 标记嵌入：$t : (1, n+3, 768)$，2级节点的向量表示。
- 位置嵌入：$p : (1, n+3, 768)$，1级节点位置的向量表示。
- 分段嵌入：$s : (1, n+3, 768)$，0级节点位置的向量表示。

这些表示通过元素相加得到合成表示：
$X = t + p + s$

其中，$X(1, n+3, 768)$是分层节点跳跃结构的向量化表示。

2. G BERT模型

G BERT模型用于提取词汇特征和跳跃特征，分为三层：
- 上层 ：使用BERT网络提取跳跃特征。
- 中层 ：使用卷积