基于知识迁移的恶意流量检测的研究与实现-名家名篇-控制网

基于知识迁移的恶意流量检测的研究与实现

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点击数：1083 发布时间：2024-11-15 21:20:16
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在数字化和网络化迅猛发展的时代，网络安全问题日益突出，传统恶意流量检测方法已难应对复杂攻击。本文提出了一种基于知识迁移的恶意流量检测方法，以提高检测的准确性和适应性。知识迁移利用已学知识处理新任务，提高了学习效率和性能。为了更好地实现对恶意流量的检测，本文通过对比决策树、随机森林、支持向量机和卷积神经网络（CNN）对NSL-KDD数据集的测试结果，发现CNN模型在准确率和F1值上显著优于其他模型。本文进一步结合知识迁移的思想，将ImageNet数据集上预训练好的模型VGG16和ResNet50，利用其已经学习好的特征检测能力，冻结预训练模型的权重，并在此基础上添加自定义的全连接层和输出层以适应对新的数据集CICIDS2017的处理。实验表明知识迁移后的模型在新数据集上对恶意流量检测的准确率超过99%，且训练时间和数据需求显著减少，证明了知识迁移在恶意流量检测中的有效性。

关键词：网络安全 , 机器学习 , 卷积神经网络 , 知识迁移 , 恶意流量检测

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