一种深度学习应用于网络入侵检测的思路

最新推荐文章于 2025-02-10 17:51:03 发布
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一种深度学习应用于网络入侵检测的思路

 

这个思路是分析网络流量，判断网络流量是否属于tor网络流量。

首先需要说明的是，这个思路已经有人在做了，从结论来看，效果很不错：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41697507/article/details/89508420

想到这个思路也很正常，深度学习非常适合分类，判断流量是否属于tor网络流量，要么是，要么不是，是非常典型的二分类。

判断tor网络流量，也是有原因的：tor是免费软件，开发出来的本意是保护用户上网隐私，通过三重代理使得用户的网络行为不那么容易追踪。tor的匿名效果非常好，以至于很多违法行为都利用tor网络。截止2016年，tor流量当中的20%都与违法行为有关。

20%是一个很高的比例了，这使得很多公司的安全策略是阻塞TOR网络的已知入口节点。这种方法有效，但是很容易被绕过，因为TOR网络上的节点可以随意增加。那么通过检测流量包发现这个流量属于tor流量这个工作就很有必要了。

这个想法目前遇到的问题：

  1. 如何获取数据集不知道
  2. 将数据转化为特征向量的方法不知道
mdaha
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基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
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05-18 2273
随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断翻新，攻击目标也从传统的服务器、网络设备扩展到个人电脑、移动设备等。传统的入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）基于规则匹配和统计分析，难以应对复杂多变的网络攻击，特别是新型的未知攻击。研究人员将继续探索更高效、更准确的深度学习模型，提高入侵检测系统的性能。数据增强技术可以扩充训练数据集，提高模型的泛化能力。对抗学习可以提高模型的鲁棒性，使其能够抵抗对抗样本攻击。
基于深度学习的网络入侵检测研究综述
罗伯特技术屋
02-28 894
首先介绍了当前的网络安全形势,并总结了入侵检测系统的类型、数据集和评估方法,然后在检测技术层面,论述了基于传统机器学习方法的入侵检测和基于深度学习的入侵检测。基于深度学习方法的入侵检测技术在处理高维数据、获取数据中隐藏信息、解决网络中数据不平衡问题等方面具有优势,未来在入侵检测领域会应用地越来越广泛。入侵检测系统进入了一个新的发展阶段。数据集上的实验结果表明该方法在准确率、检测率、误报率和训练速度等方面有更好的性能和更强的稳健性。受限于获取文献的范围,没有对基于深度学习的入侵检测方法所解决的问题进行对比。
深度学习网络入侵检测
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Horace__的博客
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但是有个问题，原代码生成的训练数据是包含标签的，这个操作就很搞（数据第42个特征是标签，按原代码操作训练数据会包含标签，这样就很没有意义）前几天deepseek官网上老挂着“近期受到海量网络攻击”的提示，有点感兴趣，研究了一点基于深度学习的网络入侵检测方法。训它10个epoch看看（源码图轴标签就是反的，跟我没关系），用CNN检测的，学习一下当入门吧。2. 把代码改的面目全非。3. 换几个模型结构搞搞。1. 先让代码跑起来。
基于深度学习的网络入侵检测
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11-03 2186
基于深度学习的网络入侵检测技术正在快速发展，为网络安全提供了新的解决方案。通过自动特征提取、复杂模式识别和实时处理能力，深度学习在检测网络攻击和防范安全威胁方面展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步，未来的网络入侵检测系统将更加智能化、自动化，能够有效应对日益复杂的网络安全挑战。
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基于卷积神经网络的网络入侵检测算法设计与实现
AI天才研究院
08-21 1670
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