基于Attention-GRU的SHDoS攻擊檢測研究

摘要： 針對SHDoS發(fā)起變頻攻擊導(dǎo)致閾值檢測方案失效的問題,文章提出一種基于Attention-GRU的深度學(xué)習(xí)模型。該模型首先利用改進(jìn)的Borderline-SMOTE進(jìn)行數(shù)據(jù)平衡處理,然后引入自注意力機(jī)制構(gòu)建雙層GRU分類網(wǎng)絡(luò),對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,最后對SHDoS攻擊流量進(jìn)行檢測。在CICIDS2018數(shù)據(jù)集和SHDo S自制數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果表明,文章所提模型... （共11頁）