深度学习在网络安全入侵检测中的应用：LSTM与Transformer模型的实战分析

最新推荐文章于 2025-03-12 11:48:31 发布
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分类专栏： 2025年机器学习&深度学习千例 文章标签： 深度学习 web安全 lstm transformer 数据分析 人工智能
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本文探讨了深度学习在网络安全入侵检测中的应用，通过LSTM和Transformer模型进行实战分析。首先介绍数据收集与准备，然后详细阐述了使用LSTM和Transformer模型的构建、训练、评估过程，最后总结了模型在网络安全领域的潜力和挑战。

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        第一部分：数据收集与准备

1.1 数据集介绍

1.2 数据准备

第二部分：使用LSTM模型进行网络安全入侵检测

2.1 数据序列化

2.2 LSTM模型构建

2.3 模型训练与评估

2.4 结果可视化

第三部分：使用Transformer模型进行网络安全入侵检测

3.1 数据序列化

3.2 Transformer模型构建

3.3 模型训练与评估

3.4 结果可视化

结论

随着互联网的普及，网络安全已成为组织和个人关注的焦点之一。网络入侵和威胁不断演化，因此及早发现和应对这些威胁至关重要。传统的入侵检测方法通常基于规则或特征工程，但这些方法在应对复杂和新型威胁时存在限制。深度学习模型，特别是长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，已经在网络安全入侵检测领域表现出卓越的性能。本博客将向您展示如何使用这两种深度学习模型来进行网络安全入侵检测，提供清晰的思路和相应的Python代码。

第一部分：数据收集与准备

在进行网络安全入侵检测之前，我们需要获取包含网络数据的数据集。这些数据可以来自网络流量捕获、系统日志、防火墙日志或其他安全事件记录。为了简化示例，我们将使用一个虚构的网络数据集。

1.1 数据集介绍

我们的数据集包括以下信息：

  • 网络数据特征（network_features）：包括源IP地址、目标IP地址、端口号、协议等。
  • 标签（label&#x
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基于Transformer的入侵检测方法研究
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02-07 1004
随着计算机技术的不断发展，网络中的数据呈现出复杂、庞大、冗余且多维的特性。为提高基于深度学习的入侵检测系统的检测性能，提出基于Transformer的入侵检测方法。首先，对数据进行预处理使之符合神经网络的输入要求，并利用SMOTE-GMM算法解决数据不平衡问题；其次，利用Transformer编码器对输入特征进行提取，通过Transformer解码器建立编码器输出和解码器输入的注意力联系；最后，通过Softmax完成分类。
Transformer在网络安全中的应用
AI智能涌现深度研究
04-24 1008
随着互联网的飞速发展，网络安全威胁也日益复杂化和多样化。传统的安全防护手段，如防火墙、入侵检测系统等，已经难以应对新型的攻击方式，如高级持续性威胁（APT）、勒索软件、零日漏洞攻击等。攻击者利用人工智能、机器学习等技术，不断地改进攻击策略，使得网络安全防护面临着巨大的挑战。Transformer模型在网络安全领域的应用还处于起步阶段，未来还有很大的发展空间。随着计算能力的提升和数据集的扩大，Transformer模型的性能将不断提升。
【深度学习】Pytorch实现LSTM
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如图中，左二右三共五个公式，
LSTM+Transformer王炸创新，轻松登顶顶会！！
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深度LSTM能够支持高达24层的深度Transformer的收敛，而12层使用深度LSTM的Transformer已经达到了24层普通Transformer的性能水平，表明深度LSTM在参数使用上比基线方法更高效。提出了一种将深度LSTM与Transformer层和子层连接的方法，将堆叠Transformer层的输出视为时间序列中的步骤，并管理层内和层间的表示聚合。训练一个带有注意力机制的双向长短期记忆（Bi-LSTM）模型，该模型包含两个LSTM层，分别处理输入序列的正向和反向，以捕获双向依赖关系。
入侵检测论文阅读（上）——A bidirectional LSTM deep learning approach for intrusion detection
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选自arXiv作者：Andrea Banino等机器之心编译编辑：陈萍、杜伟来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中击败了职业星际玩家，超过了 99.8% 的人类
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近年来，这一混合模型在多任务实时预测中表现尤为突出，比如登上Nature子刊的最新混合架构LSTM-Transformer，即使数据保留率为50％，模型性能依然最优！ 本文总结了最近两年【LSTM结合Transformer】相关的15篇前沿研究成果，这些论文都整理好了，希望能给各位的学术研究提供一些启发！
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transformer,LSTM,ASSA注意力首发原创！纯个人手打代码，自己研究的创新点，超级新。可以发刊，先发先的，高精度代码。需知：好的创新性模型可以事半功倍。目前太多流水paper，都是旧模型，老师已经审美疲劳，很难发好一点的刊，这种模型很新，让paper审核老师眼睛一亮，老师就会觉得你有水平，关注顶会前沿热点，非常好中稿。上限下限都非常高，适合高等级的同学（继续优化）和没有经验的小白（直接用就行了）。python代码，pytorch架构。
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在明确了研究背景后，我们需要设定明确的项目目标。本项目的核心目标是开发一个高精度、低延迟的网络入侵检测系统检测准确率：达到95%以上，确保系统能够有效识别各类已知和未知的入侵行为。响应时间：控制在毫秒级范围内，以实现实时监测和快速响应。模型鲁棒性：在面对不同类型的网络环境和攻击手法时，系统需保持稳定的性能输出。可扩展性：系统设计需考虑未来可能面临的新型威胁，便于后续升级和维护。
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LSTM结合Transformer，在时间序列预测上效果拔群！ 不仅巧妙融合了二者的优势，还构建了一个强大而灵活的预测框架，为我们处理复杂时间序列数据提供了更牛x的工具。
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目前，其在CV、NLP、时间序列等领域，都取得了令人瞩目的成果。比如模型LTARM，直接登顶Nature子刊，在多任务预测中，性能和计算效率都远超SOTA；ICCV上的SwinLSTM模型，则误差狂降584％倍……主要在于，这种结合，既能处理长期依赖，又能并行处理整个序列，大大提高了计算效率。同时，LSTM与Transformer的互补性，也使得混合模型在处理长序列和短序列时都能取得更好的效果，具有更好的泛化能力和鲁棒性。为了让伙伴们能够掌握这种结合的精髓，落地到自己的顶会中，13种。
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