TY -的A2张Liguo盟——他,Mingshu AU -王,小娟盟——周Junhua AU - Xi,渊源AU -金,Lei AU -王,Xinlei PY - 2021 DA - 2021/03/27 TI - Deep-Feature-Based Autoencoder Few-Shot恶意的网络流量检测SP - 6659022六世- 2021 AB -增加的网络访问和连接,它变得重要和艰巨的保护网络和不同的设备物联网(物联网)的恶意攻击。入侵检测系统(ids)基于监督机器学习(ML)方法需要大量的标签样本。然而,异常行为的数量远远低于正常的行为,更不用说,恶意行为样本的照片可以作为训练数据集拦截实际上是有限的。因此,它是一个关键的研究课题进行少量的异常行为的异常检测样品。本文提出了一种异常检测模型与几个few-shot检测异常样本来解决这个问题基于卷积神经网络(CNN)和autoencoder (AE)。该模型主要由CNN-based监督pretraining模块和AE-based数据重建模块。只有少数异常样本利用pretrain模块建立提取深度的结构特性。数据重建模块简单选择的深层功能正常样本作为训练数据。也存在一些有效的注意机制pretraining模块。通过pretraining小样本,提高异常检测的准确性与仅仅训练与AE正常样本。 The simulation results prove that this solution can solve the above problems occurring in network behavior anomaly detection. In comparison to the original AE model and other clustering methods, the proposed model advances the detection results in a visible way. SN - 1939-0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6659022 DO - 10.1155/2021/6659022 JF - Security and Communication Networks PB - Hindawi KW - ER -